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从结构损伤识别的需要出发研究能够准确反映钢构件承载过程中发生的塑性变形 和损伤过程的量化测试方法. 用漫反射法测量了钢构件在变形和损伤过程中表面粗糙度变化 的图像,依据记录下来的表面图像进一步处理得到构件表面粗糙度的平均灰度值的变化,据 此寻找对构件塑性变形和损伤状态相关并且敏感的参数指标. 研究结果表明,基于漫反射法 和图像处理得到的钢构件承载过程中表面粗糙度的平均灰度值的变化可以判断金属试样是否 发生了塑性变形,并可定量描述试样在塑性变形后期的损伤程度.     

图象中的噪声方差估计

本文提出的估计图象中附加零均值高斯噪声方差的方法是一种定量测量图象中噪声量的方法,它为图象复原、图象分割等图象应用提供了一条有利的分析途径。这种方法也可以用于图象中噪声方差变化及不同种类噪声的情况,且该方法对一个大范围的噪声方差值图象表现良好。     

压缩载荷下孔隙结构变化的CT实验研究

为了研究孔隙对岩石力学性能的影响,利用自制的孔隙物理模型,通过 单轴压缩和CT扫描实验研究了受载条件下孔隙率对岩石孔隙结构的演化及其对外部物理力 学性能的影响,得到了不同加载阶段和不同CT观察尺度下孔隙模型的裂纹扩展规律以及孔隙 和固体介质的损伤变化情况. 实验结果表明：孔隙模型在受载条件下裂纹主要发生在峰值荷 载之后,主裂纹大都集中在孔隙密集的地方且伴随许多细小裂纹的产生;峰值载荷前出现了 少数微裂纹,微裂纹的产生与演化主要发生在孔隙周边.     

LAMOST光纤定位单元定位精度检测技术研究

对 L AMOST光纤定位系统光纤定位单元提出了单元定位精度非接触检测的装置。检测装置采用面阵CCD传感器 ,通过检测光纤端部出射光斑的特征点以表征定位单元上光纤端部位置。检测算法采用灰度加权平均法 ,可以达到亚像素级的检测精度。介绍了提高检测精度的主要措施 ,装置选用白光照明 ,对所采集的图像采用多次平均的方法 ,提高了装置的稳定性。     

全彩LED大屏幕视频图像信号的校正

全彩ＬＥＤ大民间葜可以用来显示电视画面。由于ＣＲＴ发光特性的非线笥,在图像信号源处引入一种称为γ校正的相反预失真来补偿ＣＲＴ的这种非线性。但由于全彩ＬＥＤ大屏幕系统的发光特性与ＣＲＴ的发光特性不同,它的发光亮度与其控制量成线性关系,因此在显示电视画面时会引适合ＬＥＤ屏的显示。此外,还考虑到人的视觉的明亮度与物理亮度的关系。本文给出了一种对ＬＥＤ大屏幕信号进行校正的方法,即γ校正,实验结果表明效果极     

神龙一号直线感应加速器X光转换靶破坏诊断北大核心CSCD

利用能量约450 keV、焦斑直径1~4 mm的低能X光对神龙一号直线感应加速器束靶作用后钽靶的破坏进行诊断,利用增强型电荷耦合器件（ICCD）对诊断过程记录,得到束靶作用后数μs时间内钽靶材料密度的变化。结果表明：在束靶作用后约1μs内靶材料密度基本没有变化,且该时间段内ICCD相机没有观察到有靶前钽靶材料的微粒喷射。     

数码比色法测定环境及生物样品中的氰化物浓度

在传统氰化物检测方法的基础上,提出了一种新的方法—数码比色法。在一定条件下,苦味酸与氰化物生成黄色化合物,用数码相机对显色溶液拍照,通过数码比色,进行灰度处理,照片的三原色值与氰化物的浓度成线性关系,可以直接分析出其氰化物的浓度。对唾液样品测定,其回收率为98.18%,对照品测定的相对标准偏差RSD为1.5%。研究结果表明,数码比色法具有准确度和精密度都比较理想,方便快速、环境友好等特点。     

刹车片表面缺陷的图像检测方法

针对汽车刹车片表面纹理情况不一、种类繁多的问题，提出一种基于机器视觉的刹车片表面缺陷图像检测方法，该方法结合了灰度共生矩阵与密度聚类。首先提取刹车片的摩擦面，然后确定灰度共生矩阵的构造因子的选取，利用线性相关性选择特征参数。将每个摩擦面切分成若干小窗口，计算各个小窗口的特征值构造特征数据集，通过自适应密度聚类算法进行聚类分析，从而进一步判断是否存在缺陷区域。通过对58块不同型号的刹车片样本进行检测结果统计分析，实验表明，该方法误检率为8%，漏检率为6%，具有较高的检测精度，因此，该方法能够较好地检测刹车片样本是否存在缺陷，具有广泛的适用性。     

基于机器视觉的手机屏幕表面划痕检测研究

针对手机屏幕图像划痕缺陷形状不规则、深浅对比度低的问题，提出基于机器视觉的手机屏幕表面划痕检测方法。首先采用PatMax算法和仿射变换对手机屏幕图像进行预处理；然后采用剪切变换将图像分解成低频和高频两部分，构造0°、45°、90°和135°四种方向的元素形状对低频部分进行灰度闭运算操作，同时对高频部分进行N×M中值滤波去噪处理，通过剪切逆变换生成增强图像；最后采用改进的Otsu双阈值方法对目标进行提取。随机选取450张手机屏幕图像进行实验，检测率最高可达98.7%，结果表明，该方法能够有效增强图像的细节信息，相比其他方法，极大地保证了划痕缺陷的完整性。