基于机器视觉的布匹瑕疵在线检测

为实现图案布匹瑕疵在编织过程中的实时检测,提出一种通过区域差影自动分割瑕疵区域的检测方法。通过求取水平和竖直两方向距离叠加函数极值,并对极值做权重分析,精确求取纹理基元周期;根据所求纹理基元周期确定区域差影的区域大小,并对区域差影图像求取梯度,再进行标记分水岭分割,能够快速准确地分割出纹理瑕疵区域。实验结果表明:该算法能够准确地检测出纹理布匹瑕疵的位置,检测一帧用时200 ms,准确率均达98%以上,实时性强,检测精度高,满足工业现场要求。     

基于机器视觉的梭子蟹质量估计方法研究

传统梭子蟹养殖定期质量估计的方法是捕捞部分梭子蟹进行称重,会对其造成物理和应激伤害,且检测过程中受到人为因素干扰,因此利用机器视觉技术对梭子蟹的质量进行估计.通过摄像头拍摄不同生长阶段的梭子蟹图像,对图像进行模板校正及图像分割,提取梭子蟹面积特征参数.利用最小二乘法对面积和质量进行拟合,其中二次多项式相关性最好可达到0.9220,测试平均相对误差6.40%,证明该方法可以满足梭子蟹质量估计的要求.     

基于大鼠背部视窗显微观测的微血管网的三维重建

微循环是循环系统中最基层的结构和功能单位,它在保持人体正常生理功能中占有突出地位,许多疾病的发生也是从微循环开始. 因此,利用脊背视窗技术,并通过体视显微镜观察视窗内的血管结构, 进一步对所获血管图像进行一系列图像处理,得到了血管边界和中心线等结构信息. 同时,根据血管分叉处相贯线的信息确定分叉血管的连接方式. 在网格划分时,采用了改进的超限插值算法,构建了三维血管网的有限元网格模型,实现了对任意分支血管网的三维重建. 为微循环的体外实验和数值分析奠定基础.      

无人机多光谱影像的小麦倒伏信息多特征融合检测研究

为探究多特征融合方法在作物倒伏领域快速精准识别中的适用性,利用无人机获取多田块冠层尺度的不同倒伏率麦田多光谱数据,对原始倒伏图像进行图像拼接、辐射校正、几何校正等预处理,并利用重归一化差值植被指数和阴影指数分别剔除土壤和阴影背景,提取小麦倒伏DSM模型和植被指数分别与多光谱图像进行多特征图像主成分变换融合,筛选差异性较大的纹理特征,采用支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和最大似然法(MLC)监督分类模型对多光谱和DSM融合图像、多光谱和归一化植被指数(NDVI)融合图像、多光谱图像和纹理特征图像进行监督分类,并采用总体精度(OA)、 Kappa系数和提取误差综合评价各监督模型的分类性能和倒伏提取精度。分类结果表明：各监督分类方法在不同倒伏区域提取结果建模效果趋势一致,SVM和ANN整体提取精度高于MLC,在高倒伏区域,多光谱与NDVI融合图像的SVM监督模型(OA:92.63%, Kappa系数：0.85,提取误差：1.11%)提取效果最好;在中倒伏区域,多光谱与DSM融合图像的SVM监督模型(OA:90.35%, Kappa系数：0.79,提取误差：9.34%)提取效果最好...     

球粉板表面缺陷在线检测

为快速准确检测球粉板表面缺陷,对球粉板表面光学特性不一致性和缺陷类型的多样性等关键问题进行了分析,以利于有效地解决关键问题;论文提出采用基于模板图片创建矫正模板来解决被测板材表面光学特性变动的均化问题、自适应萃取二值化阈值解决二值化阈值整定问题,以提高软件的执行鲁棒性;通过自定义算法实现了细线型缺陷修补,有效地提高了划痕类缺陷检测的精度和可靠性;提出了筛查模型实现了符合缺陷检测精度要求的噪点筛除;通过大量现场实验验证了本系统能够正确高效实现球粉板表面缺陷检测定位标识和面积测量功能,以及达到了目标检测精度;本系统能很好地胜任球粉板在线表面缺陷检测;实验证明检测系统非常高效精准,极大地提高了生产线自动化能力。     

基于梯度的数字体图像相关方法测量物体内部变形

数字体图像相关方法通过分析两幅以体素为单位的三维体图像获得物体内部的三维变形信息.在利用数字体图像相关方法测量物体内部变形的过程中,整体素的位移场可以通过简单的空域搜索获得,因此如何计算亚体素位移是提高该方法位移测量精度的关键.介绍了一种基于空间灰度梯度的亚体素位移测量算法,并用计算机模拟生成的可精确控制位移的三维散斑...     

JAVA多线程技术在图像处理中的应用

使用JAVA多线程技术对复杂图像下载并进行处理和控制，从而达到图像显示的动态性和交互性效果，并给出了一个具体的应用实例。     

射线成像检测中射线源焦点的影响及修正

本文分析了在工业无损检测中射线源焦点对成像质量的影响，讨论了射线源焦点对成像影响的数学模型，以此为基础，设计了相应的焦点修正算法，并给出了处理结果     

基于色差分析的图像边缘跟踪改进算法

在以色差分析边缘跟踪方法的基础上,针对内窥镜采集的临床图像的特点,将边缘检测和边缘点连接结合为一体,提出一种基于形状知识指导下的色差分析自适应边缘跟踪方法,实现了图像边缘特征点的全自动定位.实验表明,该方法快速而有效.     

基于数码相机的双向反射率分布函数测量方法

除传统领域外,双向反射率分布函数(BRDF)在计算机图形学、虚拟现实等方面具有广泛的应用,但缺乏价格适中的测量工具。试验了一种基于单个数码相机的BRDF测量方法。该法综合了摄影测量学、光学、计算机图形学等学科的知识,测量装置成本低廉、易于实现,并集成于专门编制的测量程序中。测量操作过程方便、易行,测量数据可直接以视化形式输出。给出了某种油漆的测量实例,初步验证了该方法的可行性。