激光刻蚀犁铧钢表面粗糙度分析

本文将荷叶图像微观轮廓作为源图像,利用激光标牌机对耕作机具犁铧钢材料表面刻蚀,采用探针法测定刻蚀前后的表面粗糙度,用轮廓最大高度（Ry）、微观不平度十点高度（Rz）和轮廓算术平均值偏差（Ra）3个参数对犁铧钢表面粗糙度进行分析,并将激光标牌机刻蚀和未刻蚀的犁铧钢表面进行对比,结果表明：刻蚀后的犁铧钢表面粗糙度更大;刻蚀电流越大粗糙度提高越明显;图像阈值的提高对表面粗糙度有多重影响。     

国内三维重建技术的研究进展

三维重建是一直计算机视觉领域最热门的研究方向之一,它是研究如何通过物体的二维信息获取物体在空间中的三维信息.本项目采用自动关键点匹配、双目重建、表面三角化和三维点拼接技术,经过图像对拐点提取,图像对关键点匹配,图像关键点的重建,三角化以及数据融合生成物体完整的三维结构.在完成重建后,可以从任意视点观察物体,具有立体视觉效果.     

基于XCT序列图像的植物根系三维矢量模型构建方法

为实现植物根系三维构型参数的原位、无损、准确、快速和自动化测量,提出一种基于X射线计算机断层摄影术(X-ray computed tomography,简称XCT)序列图像的植物根系三维矢量模型构建方法。首先,根据根系的形态特征设计了根结点、根分枝、根系统3个基本结构;其次,对植物根系三维体数据(XCT序列图像)重切以提取根截面,并根据根截面质心和面积构建初始根结点,继而对根结点分组以构建初始根分枝,再通过重构根结点、重获根结点面积和根分枝关系判定构建完整的根系统(矢量模型);再次,基于矢量模型设计根数、根长度、根体积、根表面积以及根夹角的计算方法;最后,在Windows平台上利用图形用户界面开发工具Qt、可视化工具包VTK和医学图像分割与配准工具包ITK实现上述结构和算法,并将上述参数的计算结果与手工测量值进行对比,验证所提出方法的可行性与准确性。     

基于视觉三维重建的作物表型分析

采用基于图像序列的三维重建技术对作物小麦进行三维重建,通过对比不同处理下的三维点云,选择合适的处理方式对同一品种的不同植株进行三维重建;最后通过获取的作物三维模型对其进行表型测量。结果表明,重建出的三维模型在一定程度上可以还原作物的真实结构,说明利用计算机视觉技术对作物进行表型测量是切实可行的,利用三维模型测量作物的表型对于育种是省时有效的。     

基于MVS序列图像的油菜三维模型

为实现油菜作物模型的可视化研究,给油菜作物的数字化管理提供数据基础,以感染虫害的苗期油菜为研究对象,采用MVS序列图像技术,搭建MVS技术的序列图像采集平台。根据SFM和PMVS算法获得虫害油菜的稀疏点云数据和稠密点云数据,同时,探索序列图像数量对于特征点匹配的影响。对MVS序列图像技术获得的虫害油菜三维点云数据,采用滤波、精简、Alpha-Shape曲面重建等处理,得到虫害油菜的三维形态曲面模型。结果显示,使用图像数目多和8邻域匹配两者相结合的方法可以又快又好地匹配图像特征点;在获得合适的Alpha值情况下,Alpha-Shape算法可以真实形象地表现出虫害油菜的生长状态。     

木材表面粗糙度的分析

该文采用探针法测定水曲柳、毛白杨和杉木不同加工表面的粗糙度,分析了影响木材表面粗糙度的因素. 并采用心理分析方法讨论了木材表面的粗糙感,以及触觉心理量与视觉心理量的关系. 为获得不同树种、切削加工方式、切面对木材工件表面粗糙度的影响,该实验分别选择了锯切、铣削、刨切和磨削加工的木材工件表面进行表面的粗糙度和粗糙感触觉心理量、视觉心理量的测量. 研究结果表明,树种、切削方式、切面和木材的表面组织构造会影响木材的表面粗糙度;表面粗糙度值因为加工方法不同而不同,随着加工精度的提高而降低. 水曲柳、毛白杨和杉木表面粗糙感的触觉心理量与视觉心理量呈正相关,针叶材表面粗糙感的触觉心理量与视觉心理量的相关性比阔叶材的大.       

基于图像的人体参数测量系统的设计与实现

给出一种基于图像的人体参数自动测量方法,并设计与实现人体参数测量系统.通过2个数码相机拍摄人体的正视图和侧视图,运用图像分割和特征提取等图像处理方法提取2幅图像上的人体特征点;利用三维标定架标定相机的内外参数;利用双目视觉原理从2幅图像上的特征点计算出人体的测量点,完成人体尺寸参数计算.试验结果表明：与传统手工测量相比,本方法能实现自动测量,缩短了测量时间,提高测量的精度和效率;与三维非接触测量相比,本方法测量设备简单和便携,测量速度更快,操作更加方便.     

基于SFS的土壤三维结构恢复及孔隙度计算

【目的】为了快速、准确地计算土体结构和孔隙度等特征,提出一种基于SFS算法（shape from shading）的土壤三维结构重构方法。【方法】首先获取土壤的灰度显微图像,根据朗伯表面漫反射模型建立土壤的光照方程;然后利用泰勒展开法和雅克比迭代法求解光照方程,计算出像素点高度值并实现土壤的三维重建;最后根据正态分布校正高度值计算土壤孔隙度。【结果】实验结果证明,该方法计算得出的孔隙度与环刀烘干法测得的结果相差0.81%,误差率1.75%。【结论】利用显微图像中土壤结构的三维信息,可以客观准确地计算出土壤孔隙度等物理特征。     

采用支持向量机算法对金刚石锯片锯切木材表面粗糙度的预测

为了更准确预测木材切削加工后木材表面粗糙度,通过金刚石(PCD)锯片锯切木材试验获得不同锯切转速、进给速度、锯切厚度、木材密度时的木材表面粗糙度测量值,采用支持向量机(SVM)算法建立相应的表面粗糙度预测模型,引入网格搜索法对SVM模型参数进行优化,分析参数选取及优化对木材表面粗糙度模型精度的影响。结果表明:采用PCD锯片锯切木材时,3种影响因素对木材表面粗糙度的影响程度,由大到小依次为锯片转速、锯切厚度、进给速度,且表面粗糙度值随着锯片转速的增大而降低,随着进给速度和锯切厚度的变大而增加。参数优化后的木材表面粗糙度预测模型,更能实现木材表面粗糙度的精准预测。     

基于运动恢复结构的多株立木因子测量方法

  目的  提出基于运动恢复结构的多株立木因子测量方法,以解决目前基于三维点云的立木因子测量方法获取立木树高和胸径存在效率低或成本高的问题。  方法  ①使用智能手机环绕包含多株立木的场景拍摄一段视频,并采用固定帧采样法和差异值哈希算法自动提取立木视频中的关键帧图像,然后,基于运动恢复结构(structure from motion,SfM)算法处理立木关键帧图像,从而获取立木场景的原始三维点云;②在对原始三维点云进行预处理及初步分割后,运用条件欧几里得聚类算法对多株立木三维点云进行分割,以提取单株立木三维点云;③对立木三维点云使用最值遍历法和椭圆拟合法实现立木树高和胸径的自动测量。  结果  与真实值相比,本研究方法测得的树高、胸径的平均相对误差分别为1.96%、3.19%,均方根误差分别为0.133 3 m、0.533 7 cm,相关系数分别为0.987 9、0.962 1。  结论  该方法具有较高的树高和胸径测量精度,提供了一种便捷、低成本的多株立木因子三维测量方法。图6表1参27     

木质材料表面粗糙度计算机视觉检测技术的研究

本文阐述了目前国内外现有测量技术的研究现状,提出计算机视觉检测技术是一种适宜的新兴的测量技术,并对其进行了初步的研究。结果表明:具有非接触、高速度和三维测量等优点并与触针式轮廓法具有明显的数据相关性。进一步完善后该方法可用于木质材料表面粗糙度的分类和在线实时测量中。     

基于视频的植物动画合成方法

植物动画合成是当今的一项研究热点,运动信息的提取与重构是在计算机上实现高效、逼真植物动画合成的基础和关键。以玉米为研究对象,采集真实的植物运动视频,将视频转换为图像序列并选取若干关键帧。研究数字图像处理算法,提取图像前景目标,并对目标细化和毛刺去除得到清晰、完整的二值植物骨架图像。基于植物骨架图像提出了植物动画特征点数据提取方法,并将特征点数据映射到三维植物模型,实现了数据驱动的植物动画。     

基于多视角图像的玉米三维重建及双面配准方法研究

提高植物三维点云模型重建时的准确性与完整性，是精准获取植物表型参数的关键所在。目前大多数三维重建方法只能从某一方向对目标物体进行重建，缺乏完整的三维重建过程。为了解决此问题，本研究提出了一种基于多视角图像序列的玉米双面配准的三维重建方法，通过安装在图像采集平台上下侧的RGB相机来获取玉米不同视角的图像序列，基于SfM算法获取玉米的三维点云模型后使用点云颜色滤波算法进行预处理。通过交互式选点测量方法得到玉米点云的空间坐标后基于欧式距离算法计算20组玉米的株高、叶长、叶宽等表型参数，与对应的手动测量结果相比，决定系数r²依次为0.973 6、0.969 1、0.915 0,结果表明两者间显著相关。之后对标记物使用4PCS和PCA算法进行粗配准，结果表明采用4PCS具有更好的粗配准效果。最后采用ICP算法进行标记物的精配准，得到变换矩阵后将其应用于玉米点云，即完成了玉米点云的双面配准。由玉米点云的配准精度均方根值(RMS)可知，当点云重叠度设置为90%时，RMS值较小，玉米点云配准的精度更高，可达到较好的配准效果。总之，本研究所提的配准方法可以拼接和重建出结构更加完整的...     

冷却塔混凝土粗糙度对平均风压系数的影响

采用CFD方法研究全尺寸双曲冷却塔表面混凝土粗糙度对风压系数的影响.在规范规定的粗糙度范围内，分别对表面混凝土光滑以及表面混凝土有不同粗糙度高度的冷却塔全尺寸模型进行了数值模拟.将不同工况下的风压系数计算值与以往文献的风洞试验和现场实测数据进行了比较.研究结果表明：冷却塔全尺寸CFD模拟虽然解决了雷诺数相似问题，但纯粹的光滑壁面冷却塔在CFD计算中得到的平均风压系数比实际值偏离较大；在冷却塔全尺寸CFD模拟中必须考虑实际冷却塔表面的粗糙度对其平均风压系数的影响.     

基于激光三角法测量谷物容积

[目的]本文旨在分析不同的三维(3D)点云密度对刮板面积大小的谷物容积测量精度的影响,获得谷物小体积测量时的最佳点云密度。[方法]在实验室条件下利用线激光传感器设计基于激光三角法的谷物容积测量装置。利用LabVIEW软件编程,实现电机的运动控制、相机中图像的采集和处理、谷物表面点云的三维坐标提取、数据存储、谷物的容积计算和三维点云的可视化等功能,重点解决激光中心线的坐标提取和点云的插值处理,并在测量系统性能验证的基础上,综合分析14种点云密度下谷物点云的数量、容积测量的平均相对误差和最大相对误差,获得稻谷的最佳点云密度。[结果]系统的性能验证中,利用装置对小麦质量进行测量,测量结果的平均相对误差为0.44%,最小相对误差为0.28%。综合考虑点云的数量、谷物容积测量的准确度和稳定性,认为用于稻谷容积测量的三维点云的最佳点云密度为11 mm×11 mm。[结论]通过激光三角法可以准确测量谷物质量,并获得刮板面积大小的谷物容积的最佳点云密度。     

基于面绘制的心脏三维数据可视化方法研究

针对目前体绘制方法存在着绘制速度慢,计算开销大,交互时间长等问题,提出了基于面绘制,结合VC 6.0下Open GL图形库开发运行环境进行的心脏三维数据可视化方法研究,并针对生成的三维模型进行任意点或面的剖分,实现心脏内部某一指定位置的定位观察。通过实践,研究使用的方法能够有效地解决心脏三维数据的可视化问题,同时,可在三维空间内任意对心脏模型进行剖分,创建的三维图像清晰的显示了心脏内部结构,实现了心脏任意位置的三维定位观察。     

基于等离子体三维成像技术的柑橘中黄龙病斑纹识别方法研究

[目的]黄龙病是柑橘植被生长过程中由细菌引起的一种病变,严重影响着柑橘的食用品质,且传染性较大.激光诱导击穿光谱技术是一种多元素检测和分析的有效手段.基于等离子体反演的三维图像中富含大量的元素信息,可以为柑橘中黄龙病斑纹的识别提供依据.[方法]以等离子体光学检测技术为背景,着重研究了局部热平衡条件下的等离子体三维成像及平均贡献率物理模型,构建了柑橘果皮表面黄龙病斑纹的识别系统.在被激发的等离子体复合系统中,结合光谱线强度信息,以K元素为内标元素分析了其余元素在测量区域内的含量.借助激光诱导击穿光谱技术,采集了不同延迟时间的等离子体三维图像.根据量子力学理论中微观粒子运动形式的不连续性提取了平均贡献率.将Ca元素作为分析参量,计算了在等离子体三维空间中的平均贡献率值,对识别方法进行了验证和分析.[结果]在各延迟时间点处,根据内标法和采集三维图像可知果皮表面等离子体信号存在明显的不同.与原始光谱数据相比,等离子体三维成像的差异更加鲜明,信号对比也更加突出.在各采集点处,黄龙病果皮中Ca元素的平均贡献率都明显大于健康果皮,并且在等离子体能量最大时差异最大.[结论]黄龙病等离子体在前期发射强度大于健康果皮等离子体发射强度,同时等离子体寿命更长,相比于健康柑橘更晚开始坍缩消失.利用等离子体三维成像技术可以精确地对感染黄龙病的柑橘进行识别,并且在等离子体能量最强时效果最佳,这一特征可以为最佳等离子体信号的采集提供依据.     

海量医学图像数据三维可视化表面重建方法

目的为了提高海量医学图像的识别能力,需要进行海量医学图像数据三维可视化表面重建。提出基于谱分析的海量医学图像数据三维可视化表面重建方法。方法构建海量医学图像数据的采集模型,提取海量医学图像数据三维图谱特征量,采用边缘轮廓检测的方法进行海量医学图像数据三维可视化特征分解,建立海量医学图像数据的模糊相关性特征分布结构模型。根据海量医学图像的色彩特征分布进行医学图像的图谱特征分析,建立海量医学图像数据的三维结构重组模型,根据对海量医学图像的三维结构分布式重组进行动态滤波检测,提取海量医学图像的谱特征量,根据谱特征分布进行海量医学图像的多维重建,结合三维可视化特征分析的方法,实现对海量医学图像数据的可视化表面重建和优化识别。结果采用该方法进行海量医学图像数据三维可视化表面重建的特征分辨能力较好,对图像数据的细节结构特征识别能力较强。结论研究方法提高了对海量医学图像的检测识别能力。     

秸秆覆盖对农田土壤磁化率测量结果的影响

【目的】土壤磁化率是环境污染监测领域的常用参数,一般在裸土表面测量。农田土壤通常覆盖有作物秸秆,本文主要研究作物秸秆覆盖对农田土壤磁化率测量的影响。【方法】在水稻田、甘蔗地1、甘蔗地2和玉米地4块试验田分别设置测量点并人为均匀叠加秸秆,测量不同秸秆材质和覆盖厚度下农田土壤磁化率,分析秸秆覆盖对农田土壤磁化率测量的影响。【结果】随秸秆覆盖厚度的增加土壤磁化率不断减小,当厚度在0~5 cm时,磁化率测量值迅速衰减,但其值可在一定程度上反映裸土磁化率;当厚度超过6 cm时,磁化率测量值衰减趋缓;当超过10 cm时,磁化率测量值趋于0。试验中大部分测量点数据可用指数模型拟合,少数测量点用线性模型拟合。分别整合水稻田、甘蔗地1、甘蔗地2和玉米地所有测量点的数据,土壤磁化率与秸秆覆盖厚度之间分别表现为指数、指数、指数和线性负相关。不同秸秆覆盖厚度所对应的检测距离是造成土壤磁化率测量值衰减的主要因素,秸秆本身材质对测量值影响很小。【结论】利用MS2D型磁化率仪测量农田土壤磁化率时,最好直接对裸土进行测量,如果有秸秆覆盖,覆盖厚度不宜超过5 cm。秸秆覆盖厚度对土壤磁化率测量值的影响可用指数或线性负相关函数模型表征。     

氮化硅陶瓷的ELID高速磨削工艺试验研究

在采用封闭式阴极装置实现高速ELID磨削的基础上,对氮化硅陶瓷的ELID高速磨削工艺机理进行了研究.通过与非ELID高速磨削工艺的对比,揭示了氮化硅陶瓷ELID高速磨削的工艺机理,并给出了其表面粗糙度、磨削力与工艺参数之间的变化规律.这些规律表明:ELID高速磨削工艺能大大地减小氮化硅陶瓷的表面粗糙度值及磨削力,获得较好的表面质量.此外,砂轮线速度和磨削深度对其表面粗糙度值没有显著影响,且变化没有明显规律;而工件速度对表面粗糙度值存在一定的影响,表面粗糙度值随着工件进给速度的提高而增加,即表面加工质量有下降的趋势;ELID高速磨削工艺中的各类磨削参数均对氮化硅陶瓷的磨削力产生重大影响:磨削深度增加或工件速度的加快,都使磨削力变大;砂轮线速度的增加则导致磨削力下降.