【摘 要】
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针对汽车底盘序列图像的模糊复原以及伪像去除问题,提出了汽车底盘异物检测总体构架,并且成功利用二维最大公因子的图像序列盲复原(2D-GCD)算法以及小波图像融合规则实现了汽车底盘模糊图像的复原。首先对模糊图像序列进行预处理工作,过后利用SURF算法提取特征点进行匹配,根据匹配得到的多帧图像进行加权平均获得一副新的降质图像,然后将其与每幅图像用2D-GCD算法进行复原,得到的序列图像在小波变换的融合规
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针对汽车底盘序列图像的模糊复原以及伪像去除问题,提出了汽车底盘异物检测总体构架,并且成功利用二维最大公因子的图像序列盲复原(2D-GCD)算法以及小波图像融合规则实现了汽车底盘模糊图像的复原。首先对模糊图像序列进行预处理工作,过后利用SURF算法提取特征点进行匹配,根据匹配得到的多帧图像进行加权平均获得一副新的降质图像,然后将其与每幅图像用2D-GCD算法进行复原,得到的序列图像在小波变换的融合规则下复原得到最终结果。实验结果表明,基于2D-GCD算法的模糊图像处理能有效地抑制伪像,复原得到的汽车底
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金相图像是金属材料微观形貌的体现,对金相图像进行分析是研究金属材料的重要手段。针对金相图像噪声强、晶界弱、光照不均匀等特点,结合数字图像处理方法,提出了一种金相图像二值降噪方法。首先,采用一种预处理综合方案对图像进行均衡处理。然后采取自适应阈值的方法得到金相二值图像,但仍存在较多噪声。对此,提出一种基于多尺度模板的降噪方法,该方法能有效去除大部分噪声。结果表明,该方法能够得到较好的图像预处理结果和
基于机器视觉原理,以不锈钢杯为例,实现不锈钢杯柄与杯身交界处焊口的高效率、高精度位置及形状定位,辅助激光机械臂的移动焊接。根据中值滤波、图像膨胀和腐蚀算法对焊口图像预处理,以边缘检测算子提取边缘特征,并采样边缘点寻取边缘轮廓拟合成线,完成复杂焊口部位的高效率、高精度定位。结果表明:杯柄与杯身焊口位置图像对比度明显,实际焊口位置与理论位置几乎一致,整体定位精度控制在0. 1 mm之内。
针对矩形冷弯空心型钢管生产中质量检测环节存在效率低、精度低、智能化程度低等缺点,设计了基于结构光的三维视觉检测系统。该系统通过PLC控制实现自动检测和实时数据显示,利用球形标定物实现了智能传感器相机的全局标定,使用点云图像恢复方法得到三维重建的点云图像,通过参数检测方法处理点云图像得到矩形钢各参数,并以人机交互界面实时显示测量数据。通过实验及实际运行,论证了该系统操作简单、检测时间短,具有高精度和
自密实混凝土(self-compacting concrete,SCC)的工作性能反映在其搅拌过程中,可以通过分析搅拌图像对工作性能的好坏进行初步的判断。该文利用双轴搅拌机搅拌了具备不同工作性能的8组SCC,并利用智能手机录制视频,采集了全部搅拌过程的图像信息。然后,从图像序列中选取感兴趣的图像和感兴趣的区域(region of interest,ROI),利用图像分析手段进行量化的比较。搅拌机指
对五花肉的检测常使用化学检测或人工检测方法,但这两种常用方法都需要花费较大的成本和检测时间,且误差较大。为了提高识别准确度,降低检测成本,实现自动化检测。本文以猪肉腹部的五花肉为研究对象,使用最大类间方差自适应阈值法对图像R基色图层进行背景分离,并对图像进行中值滤波处理,从而获取图像的五花肉区域。针对五花肉图像中肥肉与瘦肉对比度不强的特点,采用有限对比度自适应直方图函数来增强肥瘦肉之间的对比度,再
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