基于背景差分法在焊缝缺陷检测中的应用

现代工业对于焊接技术的使用越来越多,如何保证焊件质量是焊缝技术的重要环节。在机器视觉中,背景差分法是一种重要的运动检测方法。基于背景像素点在图像序列中被观测到的概率是最大的前提假设,并结合背景像素点可以看作高斯分布的加权的前提假设,提出了一种实时焊缝检测算法。该算法在准确检测焊缝缺陷的同时,能够在一定程度上对焊缝缺陷类别进行分类;既能提高产品的合格率,有通过反馈焊缝缺陷的分类,对焊缝生产线的调节提供帮助。实验结果证实了所提算法的有效性和实时性。     

基于统计阈值法的印品缺陷检测

针对印刷品的缺陷检测问题,在传统模板匹配法的基础上,根据统计过程控制原理,提出利用统计阈值法代替传统的固定阈值法,以自动确定图像上各个像素点的灰度阈值,解决了传统固定阈值法在边缘纹理区域容易产生轮廓误检和漏检的问题。实验结果表明,改进算法相对于传统算法在检测精度和检测速度上都有明显提高。     

基于改进遗传算法的Otsu图像分割方法

在对图像进行分割时,为了能够快速有效地求出最优分割阈值,对遗传算法进行了改进,并将其应用于Otsu图像分割.改进后的遗传算法随着适应度不同可自动调整遗传控制参数,并且收敛性好,不易早熟,最后能够得到图像分割的最佳阈值.通过实验可以看出,该方法得出的阈值更加稳定,阈值计算的时间也有极大提高,更能满足图像分割的要求.     

改进的Hausdorff距离和遗传算法在图像匹配中的应用

研究模板和图像间的有效匹配,将部分Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离的计算进行改进,提出一种改进的部分Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离作为检测模板和图像中物体轮廓相似性的测试,可以较大地减少计算量,同时把遗传算法引入图像匹配识别,由于遗传算法的高并行性和鲁棒性,可以较快地完成全局搜索,而不会陷入局部最优,因此该算法和改进的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离相结合能有效地检测出具有平移、旋转和尺度变化的物体,该方法可以应用于实际图像识别和匹配中。     

基于改进Canny算子的光纤面板暗影检测结果边缘优化方法

光纤面板是光电成像器件中不可缺少的元件,面板中暗影缺陷的自动检测对改进生产工艺、提高产品合格率具有重要的指导意义。在实际开发过程中,主要利用高速高分辨率面阵CCD传感器以及VC++可视化程序组成自动检测系统,优选的Canny算子检测边缘还存在缺陷,通过小波域去噪、自适应阈值的实现等改进了Canny算子,对改进的Canny算子检测的边缘进行了边缘连接、闭合曲线的获取、小区域连通、边缘细化等优化处理后,得到了清晰完整的暗影图像,并且降低了暗影缺陷标识的复杂度,该优化方法确实可行。     

结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法

为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法. 该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理. 实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.     

应变片外观缺陷检测方法

应变片是用于测量应变的关键元件,在实际中应用广泛,其外观缺陷检测在工业生产中具有重要意义。本文针对应变片图像缺陷检测存在的难点和人工目视检测应变片外观缺陷存在的成本高、检测结果不稳定、效率低等问题,提出了一种自动检测应变片外观缺陷的方法。其中提出了方向canny边缘检测算法,在准确检测出应变片图像边缘的同时,有效解决了传统canny边缘检测算法的耗时问题;针对应变片图像灰度分布不均、光照剧烈变化等情况,提出了动态阈值法来分割丝栅区和焊接区。首先,对应变片图像采用双边滤波进行预处理,在去除噪声干扰的同时保留边缘信息;然后,根据方向canny算子分割出感兴趣区域;其次,根据动态阈值法分割出丝栅区和焊接区;最后,采用形态学操作的方法,检测应变片存在的缺陷。实验结果表明,本文所提检测方法能够准确有效的检测出应变片外观缺陷,算法稳定性高,满足实时性要求;同时系统人工干预少,检测效率高,能实现自动检测。     

基于CV模型与改进ME模型的肺癌检测算法

针对CT影像中恶性肺结节病灶难以自动检测的问题,提出了一种基于CV模型与改进ME模型分割区域之间的面积差异的肺部CT影像癌症检测算法.该方法利用在肺部CT影像中结节边界的模糊程度是判断恶性肺结节的最重要指标这一特性,首先通过CV模型和改进ME模型两种交互式目标分割算法分别对肺部CT影像分割,因这两种分割方法收缩效果不同,故得到两种不同的结节区域,再计算这两种区域之间的面积差异得到该区域的模糊程度,最后计算得到模糊程度比较阈值,以此判断是否存在癌症.实验结果表明,该算法对于肺部CT影像中的癌症检测具有较高的准确率.     

使用基于Canny理论的算法自动识别及筛选菌落

在微生物研究中,经常需要大量挑选重组子或突变子,工作量十分繁重。本文基于Canny算子,提出了一种算法用以自动识别及筛选菌落,从而减轻这一操作的工作量。该算法能够直接处理彩色图像,充分利用彩色图像信息,能很好的检测彩色图像边缘,从而自动识别菌落。算法既继承了传统Canny算法优点,又针对检测差异菌落图像这一实际目的做了优化。除能进行菌落图像边缘检测外,本算法还使用边缘曲线半径、长短轴比、像素半径比等菌落图像描述参数来表述菌落,以此来区别不同菌落。结果表明该算法能准确识别菌落,对特征不同的菌落,区分效果良好。结合算法开发相应仪器,可以自动化识别并筛选菌落,在需要进行大量的菌落挑选时,该方法具有一定实用价值。     

钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法

为了解决高速铁路轨道表面缺陷机器视觉检测系统中采集图像的冗余问题,本文提出一种钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法.该种算法首先采用竖直投影法提取钢轨表面区域;之后对钢轨表面区域进行预处理并二值化,得到缺陷的位置信息;然后通过感知哈希算法,得到钢轨表面缺陷的形态信息;最后计算缺陷的位置误差和形态相似度,基于模糊匹配算法,得到匹配结果.通过实验验证,该算法能有效识别系统图像中的冗余部分,准确率达到97.5%.     

基于改进的区域生长和Hough变换的钻孔图像水平裂隙识别

利用前视钻孔摄像系统(Axial View Borehole Camera System, AVBCS)获取地质钻孔孔壁图像并分析地质结构是一种重要的地质勘查方式。针对目前钻孔孔壁图像基本由人工判读的现状,提出了一种基于改进的区域生长和Hough变换的钻孔孔壁图像水平裂隙识别算法。首先,利用三种图像预处理算法提高钻孔图像中裂隙区域的对比度;然后,结合OTSU算法和圆形度自动提取种子点,并利用双阈值准则进行中心区域生长,以消除中心干扰区域;最后,利用Hough变换算法完成裂隙的检测与识别。实验结果表明本文提出的裂隙识别算法对于不同的水平裂隙和离层图像都可以准确、自动的检测出裂隙。     

纹织CAD中图像的自动拼接算法

针对织物扫描获得的各个分块图像需要进行拼接的问题,结合扫描图像的数据特点,首先采用一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法进行特征点的获取与匹配,并且用RANSAC(Random Sampling Consensus)算法精选匹配点对以求得转换矩阵,然后将待拼接的织物扫描图像通过转换矩阵映射到参考空间上,最后用线性过渡法来实现图像间的无缝拼接.实验结果表明:该方法不仅有效快速,而且对于织物扫描图像之间存在的平移、旋转、亮度差异以及一定程度上的形变都保持了很好的稳定性,能很好地适应纹织CAD中图像的自动拼接.     

结合SLIC超像素和DBSCAN聚类的眼底图像硬性渗出检测方法

为自动检测出眼底图像中的硬性渗出,结合简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法和基于密度的聚类算法(DBSCAN),提出一种对眼底图像硬性渗出的检测方法.首先,采用SLIC超像素分割算法对彩色眼底图像进行过分割;然后,采用DBSCAN对上述分割得到的超像素进行聚类,形成簇;最后,分割出目标图像,并选用标准糖尿病视网膜病变数据库(DIARETDB0和DIARETDB1)的眼底图像验证上述组合算法的可行性.实验结果表明:算法能够快速、可靠地检测出眼底图像中的硬性渗出,具有可直接对彩色图像进行分割、特征提取的特点.     

在遗传算法基础上的自动阈值选取方法

将遗传算法用于图像分割.利用遗传算法自动在搜索空间内快速寻优的特点确定阈值,对图像进行分割.实验结果表明该方法具有较高的收敛速度和良好的分割质量.     

图像边缘检测中的改进算法

针对传统的蚁群边缘检测算法存在耗时长和易受噪声影响的缺点,提出了一种改进的蚁群边缘检测算法.该算法对蚂蚁路径选择中的启发式信息值的计算方法进行改进,使其计算基于邻域中节点的梯度,能更好地引导蚂蚁向边缘节点进行移动.通过仿真实验表明:该算法与传统的蚁群算法相比,能够减少耗时、抑制噪声及准确快速地检测出图像边缘.     

基于HALCON的无标记印刷品图像质量检测

提出一种新的无标记印刷图像质量检测方案,采用HALCON编程实现,主要包括配准区域选取、图像配准和缺陷检测等关键步骤.首先根据印刷品图像的区域特征自动选择配准区域,然后使用基于形状的图形配准算法实现快速的图像配准,最后利用改进的差影匹配算法完成缺陷检测.实验结果证明,该方法能从无标记印刷品图像中自动选取配准区域,并且快速、精确地完成配准,有效地检测出缺陷.     

一种基于模糊熵和遗传算法的图像分割方法

图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要意义.作者将模糊数学理论和遗传算法结合在一起,利用最大模糊C组分类熵原则确定分割阈值.该方法可以将图分成两类或多类.实验结果表明该方法是有效的.     

基于射线照相的石墨电极缺陷检测与识别

针对石墨电极内部缺陷无损检测难题,提出采用射线检测与深度信念网络相结合的电极缺陷检测方法.为此制作了石墨电极曝光曲线,利用曝光曲线为预制带有不同缺陷的电极试块选取合理的工艺参数、并进行X射线检测.采用去噪增强处理方法改善电极射线图像对比度弱、信噪比低等问题;应用改进的Canny算子边缘检测方法对电极射线图像进行边缘提取...     

基于改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测

为提高二维EMD分解速度,改善从本征模函数(IMF)图像提取边缘的质量,提出了一种改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测算法.该算法首先通过邻域像素比较法得到图像极值点,利用改进的Delaunay三角剖分和三次样条插值函数进行曲面拟合,抑制了边界漏点问题,并用图像灰度均值改进了筛分停止准则,再对其分解得到的第一个IMF子图像进行小波多尺度分解提取图像边缘.通过仿真实验,结果表明该算法不仅能准确地提取图像边缘,还有效地抑制了噪声.仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

光照不均图像的自适应加权均值算法

 在结合矩形框加权均值算法的基础上,提出一种对光照不均图像进行二值化处理的自适应加权均值算法。对流量计图像中每个像素点分别计算阈值,利用和值表及自适应计算调整参数t,可有效地避免光照不均的影响,减少程序计算量,增强阈值自适应能力,提高流量检测速度及图像二值化处理效果。结果显示,在C++环境下,分别运用自适应加权均值算法和传统的基于小波包及Niblack 算法,对所采集的同一幅流量计光照不均图像进行二值化处理,自适应加权均值算法用时1.6 ms,基于小波包及Niblack 算法用时9.3 ms,且自适应加权均值算法处理效果明显优于传统算法。