基于LABVIEW的巡逻机器人智能识别系统设计

针对无人化工厂智能自主巡逻功能的实现,设计了一种基于LABVIEW的无线监控巡逻机器人。基于巡逻机器人工作环境和上下楼梯等越障过程的分析,设计了机器人主要结构参数,分析了机器人的稳定性,测试了基于LABVIEW的视觉智能识别系统在识别并分类障碍物时的实用性。实验结果表明,采用所设计的智能识别系统可满足巡逻机器人智能越障的要求。     

基于YOLO与图像处理的塔吊裂缝研究

在塔式起重机发生事故越来越频繁的背景下,根据实际需求提出采用YOLOv3捕捉裂缝并提取裂缝区域,使用Otsu算法等图像处理技术对捕捉的裂缝进行转换处理获取贴近裂缝的二值像素图像,最终计算获取裂缝缺陷的具体参考参数,为工程技术人员提供危险评估参考和解决方案根据.实验表明YOLOv3识别精度为80.53％,图像处理获取的数据参数误差在5％-18％区间,基本满足需求.最后还提出存在的一些问题并指出下一步改进的工作方向,更好得帮助塔式起重机安全管理监督.     

基于环绕抑制模型的轮廓检测

轮廓检测是高级视觉任务的重要基础.目前存在两个难点:一是检测轮廓缺失,二是纹理边缘冗余.针对这两个问题,本文结合基于多线索的环绕抑制模型提出一种新颖的轮廓检测算法.先增加环绕抑制强度,旨在进一步抑制冗余的纹理.为了防止同时抑制轮廓,利用改进的超像素分割算法(SLIC)获得候选轮廓,进而在候选轮廓处进行解抑制.实验结果表明了本文算法在提取更完整轮廓的同时尽可能地抑制了冗余的纹理.     

隧道图像识别系统的设计

隧道图像系统的设计是在了解隧道开掘技术要求的情况下，在立足应用、强调实用和兼顾技术先进性的指导思想下，从隧道图像总体框架设计，到分级模块设计，通过现在的相关技术开发本系统，是可行的，并且在隧道工程领域是具有一定的创新性的.     

基于双向循环网络的变色龙视觉超分辨率图像重建

针对使用均方误差（Mean Square Error,MSE）作为目标损失函数，导致重建的超分辨率图像在失真与感知质量上难以兼得的问题，提出基于双向循环网络的变色龙视觉重建模型（Super-resolution Bidirectional Recurrent Neural Network,SRBRNN）以改善重建效果.首先，鉴于变色龙可以同时注视两个不同方向的非凡视觉功能，SRBRNN模型借助双向循环神经网络结合序列演进前向与反向给输出提供不同方向时间信息的思想，实现重建过程中失真与感知质量的兼顾；其次，SRBRNN模型定义了特征演进和退化序列，并设计了低分辨率图像到高分辨率图像演进和高分辨率图像到低分辨率图像退化网络，将演进网络和退化网络对应应用为原双向循环网络的前向循环和反向循环网络；最后，利用双向循环机制重建超分辨率特征.用SRBRNN算法在Set5、Set14、BSD100基准测试集上进行实验，实验结果表明在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)评估指标及主观质量评分上，...     

图像处理艺术课堂教学探析

现代教育要求高校学生能够对以计算机为平台的图像处理技术达到一定掌握程度和运用能力,尤其是能够对Photoshop软件进行一定的掌握和操作。在Photoshop课程开展实践中,应积极利用先进教育手段的生动形象、富有感染力的天然优势,将学生的学习兴趣调动起来,使学生能够主动去思考和探索学习内容。该文从课程的教学角度出发,探讨了图像处理艺术的教学方法和教学理念,包括案例的运用、研究性学习的运用及大量的实践练习,以期能够为教师的教学提供参考,进而提高教学水平。     

基于机器视觉棒材复检计数系统

在棒材的生产过程中,为了减轻工人劳动强度,提高生产效率,采用非接触式方法对棒材进行复检计数.利用工业CCD对棒材端面进行拍摄,通过数字图像处理技术对图像进行中值滤波、二值化、BLOB处理,提取棒材端面特征并计数.     

浅谈图像处理中学生创意思维的激发

图像处理软件作为建筑装修设计、平面设计以及网页设计、图片处理的必需软件，目前也已经得到了很多领域的广泛使用，因此许多职业学校也将培养学生的图像处理技术作为重点课程，但是图像处理技术教育都将大部分精力置于对软件的熟悉度上，而忽视对学生创新思维的培养。本文针对这一问题提出了几点措施以促进在图像处理中学生创新思维的激发。     

图像边缘检测算法的对此分析与研究

边缘检测是图像处理与识别中最基础的内容之一,介绍了近年来出现的新的边缘检测方法,并对其性能和算法特点进行了分析和比较.     

多尺度小波及其边缘检测应用研究

论述了小波变换的边缘检测原理并采用B样条小波进行检测。实验仿真证明，利用小波变换提取的图像边缘效果明显优于sobel、prewitt、canny等传统的边缘检测方法。