梳齿式采棉机籽棉清理装置的设计与性能试验

籽棉清理装置是梳齿式采棉机的关键部件之一,针对目前梳齿式采棉机工作性能不稳定,清杂后籽棉含杂率高等问题,设计了一种与梳齿式采棉机配套使用的籽棉清理装置,分析了该装置的结构和工作原理,进行了参数优选的田间性能试验,得出影响籽棉清理装置性能指标的主次因素为:锯齿辊转速刷棉辊转速刺钉辊转速2刺钉辊转速1,各参数最优组合为:刺钉辊1转速393 r/min,刺钉辊2转速365 r/min,锯齿辊转速328 r/min,刷棉辊转速668 r/min,在此条件下籽棉含杂率降低至12.8%。     

基于自适应阈值的棉网图像中结杂的识别

在棉网图像中,棉结和杂质(简称结杂)大多都混杂在聚集的纤维网中难以检出和识别.针对这一问题,提出了一种将最大类间方差法(Otsu法)与线性回归相结合的棉网图像结杂分割方法.首先对棉网图像进行预处理,然后根据Otsu法获取棉网图像与背景分开的阈值,再根据线性回归找出该阈值与结杂灰度的关系,获得结杂分割的最佳阈值,从而实现结杂的识别.     

颜色级检测仪校正算法研究

为实现对籽棉品质进行快速、准确的检测,我们设计了一种籽棉颜色级检测仪,通过检测籽棉的反射率和黄度,判断出籽棉的颜色级,为籽棉收购、结价及加工过程智能化控制提供技术支持.由于传感器及电路系统存在一定的误差,开发的籽棉颜色级检测仪,在实际使用前要进行适当校正.本文在软件校正等方面进行了针对性研究与设计.经过人工神经网络校正后,检测数据的准确性显著提高且离散性显著降低.     

谈籽棉质量对棉机设备的危害及防范措施

新疆地处我国西北，因其独特的地理位置和充足的光热资源及昼夜温差大的特点，使新疆成为我国优质棉花生产基地。但籽棉质量一直严重困扰着棉花产、供、需各方。特别是含杂较高的籽棉对棉机设备造成了极大危害。本文就籽棉质量问题对棉花加工企业的设备造成的危害及防范措施谈一点自己的看法：     

灌装液体药品质量的机器视觉检测与识别

针对机器视觉检测灌装液体药品中存在的对噪声敏感、难以区分杂质和气泡的问题,提出多帧序列图像检测与识别杂质的方法.在获取灌装液体药品连续序列图像的基础上,采取以最不相邻图像差分来获取瓶内液体图像中变动区域;选取多帧序列图像中运动对象建立目标链,从而提取可能是杂质的运动对象在多帧序列图像中的特征.运用具有较强推广能力的支持向量机对提取特征进行分类识别.实验结果表明:采用该方法可识别灌装液体药品的杂质,选取合适的支持向量机惩罚参数和核参数,其识别准确率可达95%,可以区分杂质和气泡等,可提高检测灌装液体药品质量的准确性.     

基于形态学与投影直方图的轮胎杂质缺陷检测

针对胎侧和胎肩的杂质缺陷检测,提出了一种基于形态学和投影直方图的方法.首先,图像预处理分割胎侧与胎肩,降低花纹等因素对杂质检测的影响;其次,用局部大津法对图像进行二值化处理,以形态学操作从背景中提取杂质;然后,纵向滤波去掉毛刺;最后,根据水平及垂直方向投影确定杂质的位置.由于杂质的位置是随机的,而且投影曲线符合方波模型,因此根据上述特点筛选检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地检测花纹外面的杂质,而且能够满足系统对实时性的要求.     

基于Camshift跟踪算法与SVM的大输液杂质检测识别方法研究

针对我国医药生产检测包装线上大输液杂质智能检测技术问题,提出了一种利用实时视频图像处理技术检测识别大输液杂质的方法.该方法对连续多帧被旋转的大输液瓶图像运用差分图像运动分析方法提取目标杂质;运用图像处理技术去除气泡噪声,准确分割目标杂质,采用Camshift跟踪算法连续跟踪几帧运动杂质以确保检测准确率;根据Camshift跟踪算法提取出的杂质运动和几何特征,应用SVM(Support Vector Machine)准确识别杂质类型.实验结果表明,该方法检测识别直径大于等于4个像素的杂质的检测识别率平均可达到95.4%,检测识别速率平均可达到581 ms/瓶.     

基于各向异性双边滤波红外背景抑制方法研究

红外复杂背景抑制作为红外弱小目标检测的重要环节,直接影响着后续算法的目标检测概率和虚警率.针对各向同性双边滤波背景抑制方法因无法改变背景预测方向,在方向性的结构化云边缘存在较大预测残差的问题,本文设计了一种利用原始图像邻域统计信息自适应更新滤波尺度、掩模尺寸和滤波方向的各向异性双边滤波背景预测器,以最大限度地分离目标和背景.仿真实验表明该方法对输入信杂比为4的目标的信杂比增益大于4和对原始图像邻域杂波的背景抑制算子大于4.     

关于SVD图像水印算法的分析和改进

分析现有的利用奇异值分解的一些图像水印算法，指出其存在着对原始载体图像和随机选取的图像的误检测率高的问题.通过分析奇异值分解的性质，指出了造成以上问题的原因并构造了一种新的算法.实验表明新算法能够比较好地区别含水印图像和未含水印的原始载体图像，对随机选取的图像的误检测率也大大降低，同时保证了比较高的鲁棒性，有实用价值.     

HCGAN:一种基于GAN的高容量信息隐藏算法

针对现有信息隐藏算法存在隐写容量低、信息提取困难以及安全性差等问题,本文提出了一种基于生成对抗网络的高容量信息隐藏算法（High Capacity Information Hiding Algorithm Based on GAN,HCGAN）.在秘密信息嵌入方面,使用基于Im-Residual结构的编码器将秘密信息嵌入载体图像中,避免了秘密信息嵌入时由卷积层提取特征导致的信息损失.在秘密信息提取方面,使用基于稠密结构的解码器从含秘图像中提取出秘密信息,利用特征复用来增加秘密信息的提取率.在抗隐写分析方面,利用基于隐写分析的鉴别器与基于Im-Residual结构的编码器进行对抗训练,以提高含秘图像的抗隐写分析能力.实验表明,经过对抗训练后,HCGAN在2 bpp嵌入率下比WOW和S-UNIWARD在0.4 bpp嵌入率下具有更低的隐写分析检测率.     

皮辊轧棉棉籽上所余纖维量及其可纺性

辽宁紡管局曾組織了技术力量对皮輥軋花机落物中含可紡纤維的問題,分二步进行了摸索: 第一步:以同地区同代号之籽棉,在同一机台上將各主要机件,按不同的單項配車規格,进行落物含纤維率的关系試驗。第二步:將落物中籽棉上所含的纖維剥下,作茹可夫和拜氏長度分析,再应用索洛維也夫公     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘； 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.     

基于Harris角点与SIFT的快速图像匹配算法

针对基于局部特征的图像匹配算法,当图像发生较大的旋转变化时此算法会发生匹配率下降的问题,并且随着时间、场景、遮挡、光线的变化,图像的特征会发生模糊变化,这将严重影响匹配率,因此提出了一种基于Harris角点与SIFT的快速图像匹配算法,该算法用Harris检测图像的角点,在角点邻域内筛选SIFT特征点,并且利用高斯圆形窗口对筛选过的特征点建立低维描述子.该算法不仅具备了Harris算法的高稳定性而且兼顾了SIFT算法对于旋转变化较大的图像也有着高匹配率的特性.仿真结果表明,与SIFT算法相比,本文提出的算法不仅匹配速度快,而且在图像发生模糊变化、旋转变化的情况下可得到高匹配率.     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘; 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.     

脱膜板式残膜回收机起膜分离输送装置的设计与试验

针对现有残膜回收机械尚存膜杂分离困难、含杂率高等问题,本文设计了一种脱膜板式残膜回收机起膜分离输送装置,研究分析了起膜分离输送装置的运动学和动力学特性。运用Box-Behnken试验设计方法,以机具前进速度、一级分离圆盘辊转速、分离圆盘间距为试验因素,设置试验指标为残膜回收率、含杂率,构建三因素三水平的二次回归试验。得到各因素交互作用的响应面模型,对残膜回收率的显著性顺序为：机具前进速度>一级分离圆盘辊转速>分离圆盘间距;对含杂率的显著性顺序为：分离圆盘间距>机具前进速度>一级分离圆盘辊转速。对结果优化求解,确定最佳参数组合后,采用机具前进速度4 km/h,一级分离圆盘辊转速为185 r/min,分离圆盘间距85 mm,进行田间试验验证,残膜回收率为86.93%,含杂率为37.28%。该结果与优化预测值相对误差均小于5%,该装置可解决秋后残膜回收膜杂分离困难、含杂率高等问题,为残膜回收机起膜输送装置结构设计及工作参数优化提供依据与参考。     

基于脊波变换的直线特征检测及其实现

在数字图像领域,图像的特征检测是一种重要的图像预处理技术,广泛应用于轮廓抽取和纹理分析等领域.本文在Matlab编程环境下,将脊波变换提取图像直线特怔的实现分为3个步骤:(1)对含躁声的图像进行Randon变换;(2)对得到的Randon变换域进行3层小波变换,得到脊波系数;(3)对脊波系数进行阈值处理,得到的稀疏脊波系数经逆变换提取图像的直线特性.利用该方法分别对几种含躁声的图像进行直线检测,结果图像的信噪比可以达到17.4以上.研究表明,脊波变换对直线特征的提取可以得到良好的效果.     

基于脉冲耦合神经网络的路面裂缝提取

考虑裂缝比路面背景更暗的特点,采用结合赋时矩阵的脉冲耦合神经网络模型,实现了路面图像分割和裂缝的粗提取;利用裂缝比杂质面积大的特点,提出一种基于数字形态学的连通区域提取算法,通过计算每个区域包含的像素数量,采用阈值方法剔除杂质,实现裂缝的精提取。研究结果表明:脉冲耦合神经网络裂缝粗提取方法的平均检测率和虚检率分别为92.43%和47.67%;综合方法平均检测率和虚检率分别为91.1%和7.68%,显著提高了路面裂缝检测的准确性。     

基于NSCT的含噪图像边缘检测算法

为提高含噪图像的边缘提取性能,本文提出基于NSCT的含噪图像边缘检测算法。该算法先利用硬阈值方法去除各子带中的噪声信息,然后对得到的高频图像进行自适应阈值法处理得到高频边缘信息,利用对低频图像提取的低频边缘图像对高频边缘图像进行补偿,得到最终的边缘图像。实验结果表明提出算法在不同噪声密度下均能获得良好的边缘检测效果,验证了提出方法的有效性和优越性。     

蒙文文档图像的倾斜检测方法

在文档扫描过程中,输入的文档图像不可避免地会发生倾斜现象,倾斜检测是文档分析预处理的重要环节,因此提出了一种基于最小二乘法的蒙文文档倾斜检测方法.它提取文档图像中文字连通体的质心作为特征点,使用最小二乘法对特征点进行直线拟合,从而可以得到文字质心所在直线方程,该直线方程的斜率能够反映文档图像的倾斜情况.而且该方法通过连通体分析,能够适用于含图片和表格等复杂版面元素的文档图像.实验证明,该算法检测的速度快,精度高.     

基于神经网络的火焰燃烧稳定性算法研究

本文旨在研究锅炉火焰燃烧的稳定性问题,提高锅炉燃烧火焰的检测准确度.针对锅炉燃烧监控系统所采集的火焰动态图像进行分析来检测锅炉内火焰燃烧稳定性,燃烧受影响的火焰出现短时脉动时,传统的基于灰度方差的检测方法不能避免火焰脉动的影响,造成对锅炉内燃烧稳定性检测准确度不高的问题.本文提出一种基于神经网络的火焰燃烧稳定性检测方法,选取与火焰稳定性直接相关的多个特征作为神经网络的输入向量,对样本多次训练能去除杂质燃烧或调峰引起的微小脉动的影响,克服了传统方法检测准确度不高的问题.实验证明,该方法能够有效避免杂质和调峰对燃烧的影响,对锅炉内的燃烧稳定性做出准确检测.