基于数字图像处理技术的热障涂层形貌特征识别方法

针对人工检测热障涂层形貌特征所具有的繁复性、误差大等缺点, 提出一种利用机器视觉自动化识别热障涂层形貌特征并计算形貌特征参数的方法. 完成了基于数学形态学的片层轮廓自动提取及铺展形貌参数的计算, 用最大类间方差法求取二值分割阈值, 运用均值滤波和形态学操作为图片去噪并保证单个片层的连通性, 通过轮廓提取来获得片层边缘信息, 最后根据所提取出的轮廓计算片层的实度参数. 同时, 进一步完成了基于遍历搜索的热障涂层中裂纹的自动识别及长度计算. 首先, 识别出图像中的片层并去除, 运用闭运算完成断裂裂纹的修复, 通过图像细化得到裂纹骨架; 然后, 遍历搜索每条裂纹, 完成长度计算. 结果表明, 采用所提出方法检测片层轮廓和识别裂纹的效果良好, 具有较好的抗噪声干扰能力, 可以精确计算出形貌特征参数, 对研究热喷涂熔滴在基材表面的沉积行为有重要的推动作用.     

基于移动终端的汉语手语识别技术研究

文中使用图像轮廓填充图形作为手语手势的特征参数进行静态手语识别。关键是提取出图像边缘轮廓,并做出轮廓填充图形,根据这个特征参数对待测图像进行手语手势的特征匹配。该方法对图像亮度、缩放、平移、旋转具有不变性,而且该方法计算简单、快速,可以用于基于移动终端（Android手机操作系统平台下）的手语识别系统。     

零件图像识别特征的研究

图像的识别分类总是以被识别物体的某些特征为基础.因此,零件图像识别特征的选取与提取是零件图像识别分类的关键技术,本文对零件图像的几何特征和形状特征进行了研究.设计了零件图像处理程序,提取了区域面积、边界周长、轮廓个数,圆形度参数、区域重心坐标、区域的外接矩形参数6个直观易测的零件图像特征参数.实验结果表明,本文提出的方法是有效的,为下一步零件图像的识别分类奠定了基础.     

利用采样窗口与彩色信息提取石材大板目标轮廓

目的提取生产线复杂背景下的石材大板目标轮廓,为后续石材大板的实时优化排版及下料等智能化加工提供基本参数.方法将彩色信息作为石材大板的有效分割特征.在HSI彩色图像空间中,定义采样窗口和动态检测窗口,提取采样窗口特征参数作为先验模板.用检测窗口遍历图像,根据检测窗口与采样窗口彩色分量概率分布的相似性分割出准目标区域;在该区域内用双阈值法分割出目标点区域,提取目标轮廓.结果对简单背景和复杂生产线背景下的石材大板目标轮廓提取进行了实验,并与直方图自适应阈值法进行了实验结果对比分析.实验结果表明,笔者所提算法能够准确提取简单背景和复杂背景下不规则石材大板目标轮廓.结论笔者算法从生产实际出发,能够准确提取复杂背景下不规则石材大板的目标轮廓,为石材大板的智能加工提供了前期输入参数.     

基于图像处理的深海底障碍物和地形识别及检测

针对海底集矿机采矿环境图像,采用分段线性变换提高图像细节,中值滤波去除悬浮物干扰.利用形态学抗噪声梯度算子提取地形和障碍物轮廓,并用分段线性拟合计算出地表亮度变化率.根据表面亮度变化特征判断障碍物类型,采用自适应形态学对轮廓进行细化与连接.通过障碍投影变换计算出障碍物的距离、高度和宽度等信息.对陆地图像进行了分析,证明位置、高度和坡度等参数计算的可行性.利用上述方法对深海底的图像进行处理,不仅保留了边界信息,且提高了抗干扰能力和抗边界间相互影响能力,可有效识别深海底地形和障碍物,得出位置和形状等参数,可以为集矿机避障系统信息融合技术提供可靠数据.     

一种基于轮廓特征的运动目标识别方法

针对视频图像中形状匹配的局限性,即当待检测物体出现平移、旋转变化时识别目标需要很长的计算时间,提出了一种基于轮廓特征的运动目标识别方法.首先获取能自动更新的背景图像,采用背景减法提取运动目标的轮廓,然后运用其轮廓的边界不变矩特征和形态学特征,构建一个轮廓特征向量的模型,再分析比较待测运动目标轮廓特征向量与每类标准样本之间的欧氏距离,实现对运动目标的识别分类. 试验结果表明,该方法具有识别精度高、计算量小、实时性好的特点.     

基于改进边缘检测的钢箱梁疲劳裂纹识别及量化方法研究

钢箱梁内部场景复杂,疲劳裂纹图像识别容易受到背景干扰.针对传统图像处理方法的识别局限性,提出了一种基于改进边缘检测算法的疲劳裂纹识别与量化方法.首先,通过边缘检测算法识别出裂纹特征点,并通过形态学处理提取出裂纹骨架线.其次,采用单目视觉方法进行裂纹的特征量化.通过张氏标定法,建立了相机成像模型,从而将裂纹特征点由像素坐标映射至空间坐标.最终,开展了疲劳裂纹识别与量化试验,将改进边缘检测算法与传统图像处理方法进行比较,并评估裂纹特征量化精度.研究结果表明：改进边缘检测算法通过引入双边滤波函数,可以在抑制焊缝噪声干扰的同时保留裂纹边缘特征,相比于传统边缘检测和自适应阈值分割算法,更适用于钢箱梁识别场景.在试验条件下,疲劳裂纹长度测量误差控制在5%以内.     

运用启发式阈值搜索和形态学重建分割细胞图像

提出了一种基于启发式阈值搜索和形态学重建的细胞图像分割方法.该方法首先将彩色骨髓切片细胞图像分解为色度和饱和度分量图,然后在上述分量图中分别运用启发式的最大类间方差法进行阈值搜索,并用得到的阈值进行分割,提取出有核细胞的大体轮廓及其细胞核;然后运用快速形态学重建,将不同颜色分量的分割结果结合起来,成功地从复杂背景中提取出有核细胞.实验结果表明:该方法不仅可以提取出待分离细胞.还可以分解出细胞核和细胞浆.     

人机交互过程中数字手势的识别方法

为了获得简单、高效的数字手势识别方法,增加使用者舒适的体验,提出一种基于Kinect融合深度信息和骨骼信息的数字手势识别方案.首先,使用Kinect进行深度数据的采集,建立深度图像;其次,结合骨骼追踪系统,提取人体轮廓,运用深度阈值法从轮廓中分割出手部区域,并进行二维图像的重建;再次,利用手腕和手掌骨骼点准确分割出手掌区域,并运用图像形态学开运算进行处理,得到不含手指的图像,进而提取掌心坐标;最后,计算半径,确定掌心圆,采用圆的边界和手指相交次数的方式识别手指个数.实验结果表明:数字手势识别方案能够准确、高效地识别数字手势.     

TGO均匀生长及典型界面形貌特征对热障涂层残余应力的影响

考虑到热障涂层中陶瓷层/粘结层界面间的热生长氧化物以及粘结层的表面形貌,模拟计算了热障涂层中锥形坑对热生长氧化层与陶瓷层、粘结层界面残余应力分布.计算结果表明,形貌单元尺寸及分布密度对热生长氧化物界面应力有明显的影响,热生长氧化物层与陶瓷层界面的应力大于与粘结层界面的应力,在形貌中心处存在应力集中,并且达到最大值,形貌中心是涂层失效的危险点,其残余应力随着界面形貌单元数量的增加而减小.     

基于目标检测结果的轮廓及颜色识别研究

基于深度学习方法给出的目标矩形框检测结果,针对实时目标轮廓提取和颜色识别问题,提出了一种基于边缘提取和形态学操作的方法.首先通过Canny边缘检测算法提取图像大致轮廓,应用多次形态学闭操作将目标主体与背景、噪声等加以区分,找出最大轮廓即目标轮廓,然后利用目标轮廓所包含的区域,在HSI颜色空间中完成目标颜色的统计和识别,并采用真实场景中的无人机、小汽车和人的图像来进行实验验证.实验结果表明,所提出的方法相比纯粹基于深度神经网络的方法在效率上有较大提升,相比纯粹的底层图像处理方法在精度上有较大提高,既保证了实时性,又确保了较高的精度.     

基于数学形态学的电梯限速器飞重张角检测

提出一种基于运动物体图像识别的限速器飞重张角检测技术.设计了用于识别的可视标识符,完成图像拍摄和限速器线速度间的同步,采用数学形态学对图像进行预处理,并利用形状参数提取与过滤技术对标识符进行了实时识别,计算出飞重张角,利用最小二乘法进行张角与限速器线速度的二次拟合.试验结果表明,该方法正确率稳定在97%以上.     

在机检测中STL格式自然二次曲面特征参数的提取

根据工件的几何特征及其参数进行测量轨迹规划是在机检测系统中重要的环节之一.为了从STL(stereo lithographic)文件中提取出其所描述的工件模型的几何特征及参数,给出了一种针对其数据文件格式特点的自然二次曲面特征参数提取新方法.该方法首先根据三角面片法向量在高斯球面的映射图像判定自然二次曲面几何特征,然后将快速聚类法和Gauss-Newton法相结合,对STL文件中坐标点进行几何特征参数的计算.计算实例表明,该算法能够稳定、准确地提取出自然二次曲面的几何特征参数.     

基于形态学的散乱点云轮廓特征线提取

采用逆向工程领域切片技术和数学形态学方法提取点云的轮廓特征线.空间散乱点云密度高且无拓扑关系,通过切片分层可将空间点云转换为不同层的平面切片点云.借鉴图像处理方法,将切片点云转换成二值图像,使用形态学运算提取其轮廓像素,将轮廓像素转换为轮廓特征点并采用B样条曲线拟合成轮廓特征线.实验验证该方法可以得到高质量轮廓线,并可以有效地解决"多环"切片难以正确提取轮廓特征的问题.     

焊缝X射线图像缺陷检测技术

针对焊缝X射线图像存在对比度低、噪声干扰及边界模糊等缺点,通过运用数学形态学操作、减影技术和迭代式阈值分割的方法对图像进行处理,较好地实现了焊缝外观轮廓和内部缺陷的边缘提取.相比传统算法,该方法更有效,具有更好的连续性和完整性.此外,研究了焊缝轮廓宽度缺陷的坐标和内部缺陷的参数计算方法,为后续的焊缝检测和识别提供了有利条件.     

基于ABUS图像的轻量型切口疝补片计算机辅助检测与评估算法

由于人工检阅自动化三维乳腺超声(ABUS)图像极其耗时,而且极易出现对微弱异常区域的漏诊.为了提高ABUS图像检阅效率并减少漏诊,提出一套基于ABUS图像的轻量型切口疝补片计算机辅助检测与评估算法.算法首先使用纹理特征萃取算法自动量化提取三维感兴趣容积中的待分类区域的相关纹理特征参数,以便用于对补片和筋膜的区分;然后,针对二维纹理参数对切口疝补片术后卷曲、收缩等空间变换较为敏感的问题,引入三维纹理参数和三维位置参数来提高轻量型补片分类识别算法的鲁棒性;最后,使用类间距算法和顺序前进搜索法来进行特征选择,并使用支持向量机进行分类识别.算法可有效降低人工阅片的工作强度,辅助医生识别ABUS扫描区域内有无轻量型补片,并对补片相关诊断项目做出辅助评估.     

基于数学形态学的运动图像模糊长度识别方法

基于数学形态学思想提出一种运动图像模糊长度识别方法,并进行仿真实验。该方法通过对模糊图像频谱图进行一系列数学形态学的处理,准确提取频谱图的边缘,再利用频谱图中相邻黑色条纹间距与模糊长度的数量关系计算出模糊长度。该方法在35像素范围内能准确识别模糊长度,超过40像素范围时需人工辅助才能识别模糊长度。     

红外热波技术在涡轮叶片涂层检测上的应用

涡轮叶片作为燃气轮机的重要部件,长期在高温、高压、高速旋转的环境中工作,其热障涂层极易损坏。热障涂层损坏会极大地影响涡轮叶片的使用寿命。红外热波检测技术不同于传统的红外检测方法,它通过主动控制激励热源来对涡轮叶片进行加热,然后利用红外热像仪摄取具有热障涂层脱落情况叶片的红外图像,并使用伪彩色增强技术和边缘检测技术增强对红外图像中热障涂层缺陷的分辨能力。实验结果表明,该检测技术可以快速准确地检测出热障涂层脱落部分的位置及大小。     

基于复杂网络和图像轮廓的形状识别方法

基于轮廓的图像识别方法具有过程简单、识别效率高等特点.但随着人脸表情变化、光照强度以及遮挡等因素的改变,提取图像轮廓形状的难度增大,从而使方法的有效性受到影响.本文提出一种基于复杂网络和图像轮廓的形状识别方法,通过提取形状图像的轮廓点,建立相应的复杂网络模型,计算相关参数来识别图像.实验表明,该方法具有对轮廓图精确度依赖性低、复杂网络规模小、阈值参数少、能有效适应边界形状改变等优点.     

基于支持向量机的车牌字符识别

作者将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别.算法首先采用Gabor变换和外围轮廓结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器,再应用SVM分类器分类和判别车牌字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.