工件直线度在线测量的研究

本文详细介绍了一种新的直线度在线检测方法。该方法的特点是:检测工件素线直线度不须使用标准导轨,可以在所加工的机床上就地在线进行,而且能同时检测出机床的导轨直线度误差。     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

基于图像处理的胶管缺陷在线检测系统开发

为实现胶管表面缺陷的在线检测,提出了一种基于图像处理技术的检测方法.采用图像剪切方法选中胶管区域,利用中值滤波和Canny边缘提取处理图像,清除与图像边界连接区,避免胶管边界的干扰,使用形态学膨胀方法对缺陷区域图像分割,根据缺陷特征完成缺陷分类.采用三台CMOS相机环胶管圆周布置,间隔120°,光源采用同轴光源.基架结构具有调节功能,保证胶管在三台相机的中心位置.通过检测系统在车间生产线上试用,测试结果表明缺陷检测正确率在96%以上,可实现胶管表面缺陷自动检测和及时报警.      

图像处理技术的Matlab实现

本文介绍了MATLAB语言的特点以及图像处理工具箱实现的经典图像处理技术。应用该工具箱对一瓷碗图像进行经典图像处理,通过实例验证了该语言具有强大的图像处理能力。     

基于图像处理的种子发芽长度测量系统的设计与实现

种子发芽试验是种子质量检测常用方法之一,幼苗长度是发芽试验的重要指标,传统的手工测量手段会破坏种子生长环境,采用计算机图像测量可以实现在不破坏生长环境前提下的精确测量。本文在研究发芽图像特点的基础上,以VC++6.0为主要开发工具,以CxImage为图像处理函数库,综合运用颜色空间变化、自适应阈值、腐蚀、膨胀等图像处理算法,实现了一个种子幼苗长度辅助测量系统。该系统可用于种子幼苗长度的每日测量,为种子质量检测提供了一种新方法,有一定的应用价值和研究价值。     

一种在线测量圆柱工件直径的方法

介绍一种快速、精确的在线测量圆柱工件直径的方法—V型座测经法.对测量原理和误差进行了分析,指出在顶角为60°的V型座测量椭圆度较小的圆柱工件时,随机一次测量结果即可视为其平均直径,测量误差已可忽略。     

高温钢坯三维尺寸在线测量的研究

首次提出用一台面阵ＣＣＤ摄像机测量运动高温钢坯的三维尺寸，建立了测量系统的数学模型，分析了系统误差与结构参数之关系，求出俯视角θ的最佳值范围。     

圆柱形工件素线在线测量新方法

本文对现行的双测头等截距测量直线度理论进行了深入的研究。在此基础上，提出了一种圆柱形工件素线直线度误差在线测量的新方法。该法不仅可分离机械加工系统的运动误差，而且能分离刀具作用力引起的工件弹性变形信号。因而大大提高了素线的在线测量精度。     

图像处理在管内结霜厚度测量中的应用

在深冷条件下,换热器管内高速含湿气流有可能在换热表面结霜,进而发生霜吹除和霜崩塌,影响换热效果,堵塞进气道,危及流动,为观察管内流动结霜的图像与生长特性,测量其霜层的厚度,引入了CCD（Charge-Coupled Device）摄像系统和图像卡,利用图像处理中的边缘检测、噪声抑制和图像分割等技术,实现了一个管内结霜霜层厚度动态监测系统,该系统可实时记录结霜图像,在进行相应的图像处理后计算出霜层厚度,实验结果证明了该系统的有效性。     

Techniques of Image Processing Based on Artificial Neural Networks

This paper presented an online quality inspection system based on artificial neural networks. Chromatism classification and edge detection are two difficult problems in glass steel surface quality inspection. Two artificial neural networks were made and the two problems were solved. The one solved chromatism classification. Hue, saturation and their probability of three colors, whose appearing probabilities were maximum in color histogram, were selected as input parameters, and the number of output node could be adjusted with the change of requirement. The other solved edge detection. In this neutral network, edge detection of gray scale image was able to be tested with trained neural networks for a binary image. It prevent the difficulty that the number of needed training samples was too large if gray scale images were directly regarded as training samples. This system is able to be applied to not only glass steel fault inspection but also other product online quality inspection and classification.     

利用数字图像处理技术测量几何尺寸

针对传统接触式尺寸测量方法的缺点,探讨利用数字图像处理技术进行几何尺寸测量的方法,为产品的尺寸测量提供实时、快速、有效、经济的测量途径.给出了利用数字图像处理技术进行非接触式尺寸测量的方法,它包括图像的预处理,二值化,图像分割,轮廓线条的提取、拟合、光滑,系统的标定,尺寸的计算等.并从理论和实践上证明该方法的可行性和正确性.     

基于图像处理的自动报警系统设计与研究

针对传统监控报警系统的缺陷,设计出一种基于图像处理的自动报警系统,并给出系统的设计方案、硬件设计和软件设计,重点提出了运动目标检测和报警算法．系统通过对运动目标的检测,实现对非法侵入自动报警．采用的高速处理芯片DSP和CPLD技术,使系统具有实时性和自适应能力．实际结果表明：系统图像质量高,稳定;误报率极低．     

基于全自动泊车与对数变换法的轨迹图像边缘信息细节化检测

为解决传统边缘检测方法中阈值设置过高或过低,致使关键信息被遗漏或干扰信息被误看作重要信息,造成边缘检测结果不可靠的问题。通过引入自适应阈值思想,研究了基于全自动泊车的轨迹图像边缘检测方法。对采集的全自动泊车的轨迹图像进行直方图均衡化和自适应二值化处理,以及先腐蚀后膨胀的操作,对小对象物体及平滑较大物体边界进行消除。通过一阶微分算子求解经预处理后图像不同点的梯度幅值与梯度方向,细化梯度幅值图像中的屋脊带,仅保留幅值的局部极大值。采用对数变换法对梯度范围进行扩展。通过新的局部自适应阈值化方法确定阈值,实现全自动泊车轨迹图像边缘的初检测。针对轨迹图像边缘直线线段,选用Hough变换法提取其中的直线特征,获取直线轨迹。结果表明,所提方法边缘检测细节化好,可见整体性能优。     

用于图象处理的两种新边界检测算子

通过对线性和非线性拉普拉斯算子的分析，提出了一种新的边界检测算子－中值非线性拉普拉斯算子，该算子无方向性，既可保留边界，又可去除噪声，此外，还提出了另一种用图象灰度变换与边界提取相结合检测边界的方法，由此，产生了另一种非线性边界提取算子－灰度均衡化中值非线性拉普拉斯算子。最后对一幅加了盐－颗粒噪声的人物图象进行了计算机验证。     

基于LabVIEW的条纹图像处理技术

条纹相机获取的条纹图像含有被诊断的超快激光脉冲的重要信息，对条纹相机输出的条纹图像进行处理就是要获取被诊断超快激光的激光脉冲能量、激光脉冲半宽时间、激光脉冲上升时间、激光脉冲下降时间和激光脉冲间距时问信息。条纹图像处理采用首先去除条纹图像背景灰度，然后取条纹图像列平均灰度作为计算激光时间参数的方法，最后采用LabVIEW这种图形化语言编写了条纹图像处理程序。对典型条纹图像处理的结果表明基于LabVIEW的条纹图像处理技术不仅节约开发时间而且实用性强。     

基于摄像头采集和图像处理的机织物密度检测

采用CCD摄像头拍摄机织物图像,根据其特性进行图像处理,自动寻找条纹方向并旋转图像.通过运用误差处理的方法,得到精确的织物经纬密度.研究结果表明,拍摄一幅图像即可快速得到织物的经纬两个方向的密度,比傅里叶变换和小波变换计算量小,并可以用于实际生产过程中的纺织品密度在线检测.     

基于双CCD相机的三轴试验三维成像测量技术

提出了一种基于双CCD相机的三轴试验三维成像测量技术,在三轴试验仪前后面分别放置一台CCD相机,利用具有黑白方格的橡皮膜代替传统的橡皮膜.在试验过程中对试样进行图像采集,能够捕捉试样全表面的变形.提取和跟踪图像中黑白方格的角点并对试样的边界进行识别,基于三轴试样的水平截面在变形前后均保持水平圆形平面的假设,对前后表面分别采集到的图像进行拼接处理,初步实现了三轴试验过程中试样变形的三维测量,与有限元软件ANSYS相结合,能够绘制试样表面的三维变形云图,并将这种技术应用到了硅藻土的三轴试验研究中,取得了较好的测量效果.     

空中目标姿态测量中的图像处理方法

基于一种利用光测图像获取目标空中飞行姿态的方法,对高速电视获取的目标图像进行预处理的方法进行了研究。检验了姿态获取方法的可行性。人工模拟炮弹目标的试验结果证明了该图像提取方法简单易用,通用性较强,提高了参数测量的精度,为姿态获取方法的实际应用提供了依据。