基于改进k-means聚类算法的车轮踏面损伤检测研究

为提高列车车轮踏面检测效率,设计了一套基于机器视觉的车轮踏面动态检测系统,分析了k-means聚类算法,通过加权欧式距离对该算法进行改进,利用聚类法具有保持最大相似性的特性,将基于加权欧式距离的k-means聚类算法用于机器视觉的图像处理。先对原始图像作图像增强、图像灰度化等预处理,再以特征聚类思想对图像作阈值分割,使图像中的各部分特征更加突出。图像处理结果显示,基于加权欧式距离k-means聚类算法的车轮踏面损伤视觉检测系统可以有效地检测出踏面损伤。     

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.     

采用局部阈值分割的刀具损伤视觉检测方法

针对目前刀具损伤检测系统难以从采集的机床刀具损伤图像中自动识别到刀具损伤位置并精准测量刀具损伤量的难题,提出了一种采用局部阈值分割的刀具损伤视觉检测方法。该方法对采集的刀具图像进行灰度化、滤波降噪、旋转定位校正后,将刀具图像均分为多个小像素块,对每个像素块进行图像分割,获取每个像素块的分割阈值,即局部阈值,以最大的局部阈值为基准,对刀具图像进行整体像素扫描,同时结合形态学操作,实现刀具损伤位置识别,并基于识别到的损伤信息精准测量刀具损伤几何特征。搭建了离线检测试验平台,验证所提方法的有效性。试验结果表明:所提方法能够解决目前难以从刀具损伤图像中自动识别到刀具损伤位置并精准测量刀具损伤量的难题,与现有的局部方差法、自适应阈值法等方法相比,刀具损伤几何特征测量的平均准确率至少提升19%以上,具有较大优势。     

基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测研究

针对人工检测微小零件表面缺陷存在的不足,提出一种基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测方法。首先分析微小零件检测内容的特点,通过机器视觉专用软件HALCON提供的图像滤波、阈值分割算子提取缺陷区域,并设计了一种自动选择平滑滤波尺寸与阈值的最优取值算法,再采用改进的边缘检测算法准确提取表面的边缘位置,将图像以边缘为界分割成不同的区域,运用区域形态学方法对候选缺陷进行筛选,最后使用区别特征实现缺陷分类与标记。实验结果表明,该方法能够稳定的进行微小零件表面缺陷的识别与检测,缺陷识别率达到97.05%,达到预期检测目标。     

基于机器视觉的机器人写字技术的设计

针对教学与实验,提出一种基于机器视觉的机器人写字方法。以六自由度DENSOVP6242G机器人、信捷机器视觉和PC机为实验平台,通过机器视觉获取字符的图像信息,采用VC++编程,利用机器视觉自定义协议将图像传输给PC机;借助OpenCV库对图像进行阈值化、闭运算、细化和笔画分割等一系列的处理;利用图像处理得到字符坐标信息控制机器人的多轴联动,机器人控制器与PC机之间通过ORiN2连接,从而完成字符的书写。实验表明,在字迹清晰条件下该方法能够使机器人准确地写出机器视觉所看到的字符。     

基于图像检测的轨距检测算法研究

为实现实时在线轨距测量,建立车载轨距机器视觉检测系统,对该系统所采用的去噪前置处理、精确阈值分割处理和距离变换等算法进行研究.介绍系统的工作原理与构成,并在分析传统光带中心线提取算法的基础上提出基于PNDT的快速轨道轮廓中心线提取方法;采用强对比度拉伸和指数变换的方法进行图像增强,并结合高斯平滑与动态ROI对图像进行快速去噪前置处理;对图像进行精确阈值分割处理,采用距离变换的方法得到轨道轮廓中心线并准确定位轨距测量点.实验结果表明:该系统检测精度满足-1mm~+1mm,实验室测试的合成不确定度最大为0.52mm,图像帧处理时间为14.35ms.轨距机器视觉检测系统可满足实时在线轨距检测对系统检测速度和精度的要求.     

基于图像识别技术的零部件表面裂纹检测系统研究

研究一个精度高、实用性强、便于集成的机器视觉表面微裂纹检测系统,是现代检测技术的重要发展方向.机器视觉包括了图像获取、图像预处理、图像分割、特征提取、判断决策等模块.通过摄像机获取的图片经过图像采集卡的处理,转换成数字信号.通过各点的灰度值用适当的方法消除所发现的噪声.计算机通过阚值分割和边缘检测对图像的对象和背景进行分割,抽取图像的特征区域,对该区域各点的灰度值进行比较,找出与邻近各点的灰度值显著不同的面积区域.如果存在面积大于预设定的像素并且它不在干扰光斑的位置上,则被测零件含有裂纹,反之剥无裂纹.     

基于机器视觉的加工刀具磨损量在线测量

针对实际生产中测量刀具磨损需要人工操作、停机检测等问题,开发了一个基于机器视觉的加工刀具磨损测量系统.首先提出基于Laplacian算子边缘信息的Otsu分割算法将图像二值化,再通过基于形态学的Canny算子边缘检测粗定位及图像配准提取清晰的刀具磨损区域.最后,使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法提高测量精度,并通过主曲线方法拟合亚像素边缘点得到光滑的边缘曲线,实现了刀具磨损量的在线测量.实际加工过程中的刀具磨损测试结果表明,该系统检测自动化程度高、运行速度快、测量精度可以达到微米级,可以有效地应用于工业上对加工刀具磨损的实时监控.     

采用切削刃重构的刀具磨损视觉检测方法

针对目前难以在复杂恶劣的油污粉尘环境中实现对刀具图像的高质量采集和刀具磨损视觉特征的高精检测,对磨损缺失刀刃这一类最为典型且危害最大的刀具磨损开展研究,提出一种采用切削刃重构的刀具磨损视觉检测方法。首先,在数控机床加工台一侧搭建集成了一套具有镜头保护与清洁功能的图像采集装置,用于在机定期自动采集刀具磨损图像;然后,将采集的图像经以太网传输至计算机图像处理系统,利用设计的切削刃重构法对刀具磨损缺失区域进行切削刃重构,以此得到完整刀具图像,进而利用图像差分,将重构后的刀具图像与磨损刀具图像相减,实现刀具磨损缺失区域的自动识别;最后,基于识别的磨损特征测量刀具磨损的评估指标参数值,并判断是否需要换刀。实验结果表明：所提检测方法具有较大优势,解决了油污粉尘机加环境下刀具磨损图像采集困难的难题和难以从图像中分割识别刀具磨损缺失特征的难题,实现了刀具磨损的视觉高精高效检测;与现有的刀具磨损视觉检测系统以及现有的Canny边缘检测法、自适应阈值法等6种图像分割方法相比,所提方法避免了拆卸刀具进行离线显微镜检测和模板匹配的烦琐过程,可进行在机自动检测,同时平均检测准确率至少提升20%。     

冷轧带钢表面缺陷视觉检测系统

基于多级分类和模块化设计思想设计一套基于机器视觉的冷轧带钢表面缺陷检测系统. 该系统硬件采用自行研制的高速线阵CCD图像采集器及配套的高速光纤图像采集卡、 高速FPGA图像处理卡和多核处理器; 软件采用RTAI Linux实时操作系统及并行处理策略, 确保了系统的实时性. 图像分割并行处理实验表明, 四核处理器的处理速度是单核处理器的3.2倍, 显著提高了系统的处理性能.     

机器视觉在油气勘探开发中的应用现状

作为人工智能正在快速发展的技术分支,机器视觉在油气勘探开发中的作用越发显著,已成为"智慧油田"建设不可或缺的组成部分。首先简述了机器视觉技术,然后分析了机器视觉在油气勘探开发领域的应用现状,并重点介绍了基于深度学习的机器视觉技术的应用;最后对机器视觉在油气勘探开发中的应用前景进行了分析。研究表明:相对于人工图像识别,机器识别要更准确、高效;一般原始图像越复杂、解释要求越高,对图像预处理技术、特征提取算法要求越高;仅以形态形式表示信息的图像识别相对简单,原始图像的二值化处理是关键;当大量信息蕴含在图像纹理、色彩中时,智能解释的难度要大得多;基于深度学习的机器视觉技术实现了自动特征识别,未来将在油气勘探开发领域发挥重要作用。     

润滑剂抗磨性能测量的图像处理系统

根据钢球磨斑显微图像的特点，研究图像的预处理、分割和特征计算的处理过程，并开发出润滑剂抗磨性能测量的图像处理系统。采用最小误差法选取阈值进行分割，并结合形状因子分析法去除非磨斑目标，完成对分割后磨斑图像的识别。实验结果表明，采用计算机进行图像采集和自动处理，提高了测量的精度和自动化水平。     

衍射时差图像处理与缺陷识别技术综述

焊缝是压力容器的质量薄弱环节,焊缝缺陷直接影响压力容器的安全运行。衍射时差(TOFD)检测是目前焊缝质量评价的主要手段。随着TOFD成像检测技术的不断发展,TOFD成像结果自动判读的不足,正成为制约TOFD检测规模化应用的障碍。图像处理和缺陷识别是TOFD成像检测的技术关键。本文将TOFD图像处理技术归纳为噪声去除、直通波处理、曲线拟合和图像分割,将TOFD缺陷识别技术归纳为特征提取和模式分类,详细介绍了国内外的相关研究成果,并对TOFD图像分割、特征提取和缺陷分类识别的研究提出建议。     

基于机器视觉的刚性罐道接头缝隙宽度测量算法

针对罐道结构复杂、空间狭小、传统检测系统不便于安装,容易导致接头缝隙测量困难问题,提出一种基于机器视觉的非接触式测量接头缝隙宽度的方法。使用高斯滤波和CLAHE算法,去除噪声并提高图像对比度,经过阈值分割、图像形态学操作提取接头缝隙边缘特征;通过孤立点消除和透视变换去除图像畸变,使用SKE-骨架提取算法减少接头缝隙特征像素宽度,通过霍夫变换和最小二乘法计算接头缝隙宽度。测量了4~12mm接头缝隙宽度,结果表明：该方法测量误差控制在0.8 mm以内,为立井提升系统安全稳定运行提供保障。     

一种基于服务机器人的视觉系统设计

通过采用图像传感器0V7635采集图像,帧存储器AL422B进行数据缓存,CPLD控制时序,DSP进行图像处理,构建了一个图像采集的硬件系统．在图像软件处理中,采用闽值向量判断法和改进的种子填充法来完成彩色图像的识别和分剖,在分割中计算图像的几何矩,利用全局图像的几何矩特征量构建图像雅可比矩阵,并用推导的图像雅可比矩阵完成一个图像反馈与目标运动自适应补偿的视觉跟踪系统．系统采用了TFT液晶来直观显示视觉识别和跟踪的效果．     

基于全景视觉技术的旋翼共锥度测量系统的设计及实现

在深入分析以往旋翼桨叶共锥度测量手段的基础上,提出了一种基于全景视觉技术的旋翼共锥度测量的新方法。由全景图像球面还原算法原理,推导出了一组用于计算桨叶锥度差的逆投影公式。利用同步电路控制摄像机拍摄实现了对目标桨叶的实时提取,并对全景图像的解算方法进行了相应研究。应用脉冲耦合神经网络(PCNN)对全景图像进行初次分割,重点介绍了在此基础上结合区域标记法对桨叶图像进行特征提取的过程并取得了很好的识别率。实验结果表明,该测量方法对于桨叶锥度差的计算具有较高的精度,可以应用于未来的实际生产过程。     

计入字符识别跟踪的双目摄影振动测量方法

针对大尺寸结构振动和模态测量要求,提出一种基于字符编码标志的双目摄影目标追踪振动测量方法。设计了一种由字符和圆形组成的编码标志,采用自适应维纳滤波进行图像去噪,自适应局部阈值法提取字符特征,基于BP神经网络训练进行字符识别,实现目标的追踪匹配;进行标志区域灰度平滑,采用灰度质心法获取标志中心坐标;基于双目摄影振动测量方法计算测点的时域振动响应。以某3kW风力机叶片为对象进行实验研究,结果与锤击法的前3阶频率相对误差均小于0.9%,表明该方法可靠可行。     

车载热成像行人检测RoI提取方法

热成像适合低照度行人检测,车载热成像背景灰度分布变化大,行人目标易与背景干扰物混淆,捕捉远距离行人困难,以双阈值分割方法提取RoI(region of interest)很难满足系统召回率和虚警率要求.针对车载热成像行人检测,提出新的RoI提取方法,包括图像预处理、RoI提取和后处理.设计膨胀最大值滤波器进行图像增强;利用Haar-like特征来改进自适应双阈值分割法进行RoI提取,设计增量计算模型以提高计算效率;设计目标时序特性和空间对称性过滤器来排除虚假RoI.与基准方法相比,当虚警率不高于40时,本文方法提高召回率49%,且RoI提取速率不低于18帧/s.     

一种有效的聚束式合成孔径雷达图像特征提取算法

提出一种聚束式合成孔径雷达图像特征提取的有效算法.通过小波变换图像去噪法提高信噪比;利用Canny算子完成边缘检测;根据雷达图像的特点提出边缘检测后不做曲线闭合,而直接进行阈值处理的图像分割.图像预处理后提取具有旋转、尺度、平移不变性的Hu矩作为特征矢量并归一化,在训练阶段引入聚类分析.以MSTAR实测数据为样本,用最近邻分类器和BP神经网络分类器对该特征提取算法进行识别能力测试,算法的有效性得到了验证.