【摘 要】
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在钢管生产过程中，需要对钢管的壁厚进行实时测量，以检验所生产的钢管是否符合规格。针对人工测量钢管壁厚中所出现的测量效率低、易产生疲劳且无法实时测量等问题，本文基于机器视觉测量技术，提出一种钢管壁厚在线检测方法。该方法首先采集钢管断面图像，然后对采集到的钢管图像进行预处理，使用Canny边缘检测算子检测钢管断面内外圈边缘特征，最后使用改进后的随机霍夫圆检测算法检测断面轮廓，根据设计的钢管壁厚测量方案
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在钢管生产过程中，需要对钢管的壁厚进行实时测量，以检验所生产的钢管是否符合规格。针对人工测量钢管壁厚中所出现的测量效率低、易产生疲劳且无法实时测量等问题，本文基于机器视觉测量技术，提出一种钢管壁厚在线检测方法。该方法首先采集钢管断面图像，然后对采集到的钢管图像进行预处理，使用Canny边缘检测算子检测钢管断面内外圈边缘特征，最后使用改进后的随机霍夫圆检测算法检测断面轮廓，根据设计的钢管壁厚测量方案计算得到各处钢管壁厚。改进的随机霍夫圆检测由于采用分区采样以及筛选出与边缘轮廓契合度最高的候选圆的方式，
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空间同位模式挖掘旨在发现空间数据库中频繁发生在邻近位置的地理事件。由于空间异质性，地理事件在不同区域邻近出现的频繁程度亦存在差异，进而形成局部同位模式。现有局部同位模式挖掘方法多基于欧氏空间的平面假设，难以客观揭示网络空间（如城市道路）内地理事件间的局部同位规律。为此，本文基于空间扫描统计思想，提出了一种网络约束下的局部同位模式挖掘方法。首先，发展了网络约束下的路径扩展方法，识别可能存在局部网络空
空间分布模式是否保持一致性是土地利用数据综合质量评价的一项重要内容。针对当前的研究缺少量化分析和位置表达的现状，提出一种新的空间数据特有的自相关性评价方法。首先利用语义距离建立空间权重矩阵，随后通过MoranI指数计算数据处理前后全局和局部自相关度，最后利用Moran散点图和LISA集聚图相结合方法对综合前后的土地利用分布模式进行可视化对比。相较传统评价方法，本方法顾及数据语义关系，计算可量化聚集
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