基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面裂纹检测

针对磁瓦表面裂纹缺陷图像背景不均匀、对比度低和存在纹理干扰等特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet transform,NSST)的裂纹检测方法。首先对原始图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到一个低频子带和多个高频子带,然后利用各向异性扩散和改进的γ增强方法对高频子带进行滤波和增强;同时利用二维高斯函数对低频子带进行卷积操作来构造高斯多尺度空间,估计出图像的主要背景,并通过背景差法得到均匀的低频目标图像。最后通过重构NSST系数得到去噪和增强后的均匀目标图像,利用自适应阈值分割和区域连通法提取裂纹缺陷。实验结果表明,所提方法检测准确率达92.5%,优于基于形态学滤波方法、基于Curvelet变换方法和基于Shearlet变换方法等现有磁瓦表面裂纹检测方法。     

基于机器视觉的紧固套缺陷检测方法估计

针对紧固套缺陷检测中人工检测效率低等问题,设计了基于机器视觉的紧固套缺陷检测方法.首先根据紧固套的特点搭建了图像采集平台,突出缺陷特征;然后基于Halcon设计了相应的缺陷检测方法:先通过模板匹配的方法对检测区域定位;再使用基于频域图像差分的方法抑制干扰,突显缺陷特征;然后使用改进的动态阈值法得到缺陷备选图;最后使用面...     

猕猴桃分级果实表面缺陷的检测方法

猕猴桃的自动化分级中最为复杂、费时的是表面缺陷检测.猕猴桃果实表面缺陷主要包括碰压伤、划伤和日灼,检测过程包括缺陷分割和缺陷识别两个阶段.猕猴桃机器视觉采集系统采用近红外光源采集图像,并对采集图像中值滤波法去除图像采集过程中受到的各种噪声的干扰;图像分析获取最佳阈值,最后图像分割得到猕猴桃果实表面的黑色斑点区域,包括真正的缺陷区域和梗萼区域.通过试验表明,近红外光源能有效提取猕猴桃果实表面的划伤、腐烂伤和日灼缺陷,而且近红外光源图像有效地避免了传统光源图像的反射亮斑区域,通过实验结果,分析针对分割出的可疑缺陷区域如何正确识别,可利用双金字塔数据形式的盒维数快速计算方法,提出描述该区域粗糙度和纹理方向性的特征参数,依此来区分真正缺陷和梗萼区域.     

基于颜色距离算法的绿皮马铃薯检测方法研究

提出一种基于欧氏距离和相对距离对马铃薯绿皮进行检测的检测方法。该方法以颜色特征分析为基础,利用RGB空间特征,结合阈值选取,实现对马铃薯绿皮缺陷检测。首先建立马铃薯图像采集系统,采集绿皮马铃薯图像进行彩色图像预处理;通过利用阈值判别方法对马铃薯绿皮进行检测,实现对绿皮区域的准确分割。试验结果表明,该方法能够正确识别绿皮区域,准确率达93%,方法简单、识别率高、稳定性强。     

基于多元图像分析的包装罐内壁缺陷检

为提高包装罐生产线内壁缺陷检测准确性与可靠性,研究了一种采用单摄像机的内壁缺陷检测系统.利用基于形态学的区域提取算法,从罐内图像中分割出内壁检测区域图像.提出基于多元图像分析(MIA)的内壁缺陷检测算法.利用图像融合构成环形合格样本图像,消除罐内焊缝区域的影响,把多个环形合格样本图像与测试样本内壁检测区域图像堆叠起来,用重合区域的图像构造多元测试图像.用基于主成分分析(PCA)的多元图像处理方法获得多元测试图像的主分量表示,将去掉第一主分量和噪声后的Q统计图像作为内壁缺陷特征的检测空间,利用阈值处理检测缺陷,解决了罐体内壁照明困难、亮度不均造成缺陷误检率高的问题,提高了检测系统的准确性和鲁棒性.实验表明对内壁缺陷检测的误检率降低到2%,验证了检测系统的有效性和可靠性.     

改进加权FCM用于裂纹蛋2D图像分割的研究

解决裂纹鸡蛋图像灰度直方图目标与背景区域分布模糊、图像分割效果差的问题.通过将包含空间信息的二维直方图和改进特征加权FCM算法有机结合,迭代寻求最佳聚类有效性函数和加权矩阵,实现鸡蛋图像缺陷分割.同时,对经典FCM和改进特征加权FCM算法的性能进行了分析比较.结果表明:提出的算法更接近于真实聚类中心,目标函数值亦得到改善;二维直方图的改进特征加权模糊聚类算法更好地提取了裂纹鸡蛋图像的细节信息,图像分割效果好.     

太阳能电池板缺陷EL检测系统的设计

针对太阳能电池板或组件在生产的过程中会出现隐裂、碎片、崩边、虚焊、断栅等缺陷,介绍了一种应用电致发光原理和红外成像特性的缺陷检测系统.它应用电致发光理论,利用近红外成像检测方法,设计用于屏蔽可见光的暗箱,在暗箱中通过CCD近红外相机获取接入恒定直流源的太阳能电池板图像,通过计算机图像处理,得到完整、清晰的缺陷检测图像.     

油桃外部缺陷的高光谱成像检测

采用高光谱(420~1 000 nm)成像技术对"中油9号"油桃的4种外部缺陷(裂纹果、锈病果、异形果和暗伤果)进行检测判别。对400个样本(4种外部缺陷样本和完好样本)运用偏最小二乘回归(PLSR)从全波段中分别提取了10条特征波长,分别为497、534、657、677、696、709、745、823、868、943 nm。缺陷样本的高光谱图像经过主成分分析后,对876 nm下的单波段图像通过掩膜、Sobel算子处理,并对主成分图像经过区域生长算法实现缺陷样本的缺陷区域分割。对光谱数据进行主成分分析得到前10个主成分值,并对图像数据采用灰度共生矩阵(GLCM)提取得到6项图像纹理指标(均值、对比度、相关性、能量、同质性、熵值)。将主成分值和纹理值融合建立极限学习机(ELM)模型对油桃外部缺陷进行检测判别。结果表明,该模型对缺陷样本的判别正确率为91.67%,完好样本的正确率为100%。     

基于改进遗传算法的轮毂缺陷检测研究

针对轮毂生产过程中产生的气孔、缩松、缩孔、裂纹和夹杂缺陷进行识别检测研究。对经过预处理操作后的缺陷图像运用布谷鸟算法结合大津法的CS-Otsu算法,寻找最优阈值T以便缺陷部分与背景分割。通过提取不同类型缺陷的特征数据构建样本数据库。基于萤火虫算法改进BP神经网络的GSO-BP算法优化权值及阈值,并结合构建的缺陷数据库实现对轮毂缺陷类型的检测。通过结果可知运用基于改进遗传算法的正确识别率为95%,高于传统遗传算法,能够满足缺陷检测要求。     

基于机器视觉的石榴品质自动分级方法

采用人工检测的石榴外观品质等级分级方法存在准确率和效率低的问题,提出一种基于机器视觉的石榴品质分级方法。首先,采用机器视觉系统采集石榴样本图像,进行去噪处理与获取掩模图像;其次,提取去噪图像的红、绿、蓝分量,用蓝色分量减去红、绿色分量得到色差图像,并对色差图像进行阈值分割;然后,对分割图像采用数学形态学处理获得连通的疑似缺陷区域的边界,提取纹理特征并根据缺陷与非缺陷区域纹理特征的不同来标记缺陷区域;最后,将缺陷面积与总面积之比和缺陷数目作为划分等级的依据,对石榴品质等级进行划分。试验结果表明：本方法总体分级准确率达到92.9%,能够高效、准确地识别石榴表面缺陷并进行品质分级,为实现自动分级的产业化提供思路。     

手机跌落碰撞瞬态动力学分析

在智能手机的生产研发过程中,跌落碰撞分析实验是不可或缺的.在使用手机实物进行跌落碰撞分析之前,使用有限元方法进行瞬态动力学分析,仿真得到手机的跌落过程、碰撞次数、手机跌落过程中能量与速度的变化规律数据,并获得手机在跌落碰撞过程中应力分布特征,根据有限元瞬态动力学分析的应力分布结果,对手机结构进行优化,从而减少手机跌落碰...     

基于Android的玉米病虫害机器视觉诊断系统研究

为了使农业智能诊断系统更加廉价、便捷,有效地为普通农户服务,提出了一种基于Android手机的农业病虫害智能诊断系统。该系统使用Android智能手机对玉米病虫害部分进行图片拍摄,并将图像利用无线网上传至Web服务器,利用分割和匹配算法对病虫害部分进行智能化分析,最终将结果传输到手机用户端。为实现图像匹配的特征点提取,采用高斯差分的方法对图像进行分割和精确定位,使用聚类算法对匹配效果进行优化,并利用特征点的无限逼近,完成病虫害图像的匹配,从而诊断病虫害的类型。上传后的图像和Web服务器的规则库的图像进行匹配后可以生成病虫害的匹配结果信息,该信息可以通过Android智能系统接收,最终反馈给农户的手机客户端。通过测试发现:玉米病虫害诊断系统可从多幅图像里有效地对病虫害类型进行匹配,匹配成功率较高,系统的稳定性较好,具有很好的推广前景。     

钢铁裂纹漏磁无损检测系统的设计

从漏磁的原理出发,通过对缺陷漏磁场进行分析,确立漏磁场与裂纹深度、宽度以及提离值的关系。在此基础上设计一个以工业控制计算机为上位机、以单片机为下位机构成的漏磁检测系统,介绍系统的操作流程。该检测系统对钢铁材料外表面缺陷和内部缺陷都具有较高的检出能力。     

基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统设计

针对现有的马铃薯分级和检测需要大量的人力物力、检测效率不高,设计了基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统.工作时,自动分级系统对大量马铃薯进行快速表皮去泥和分级工作,得到3种规格的马铃薯并逐个运输到缺陷检测系统进行马铃薯缺陷的识别检测;通过多种图像处理算法对比分析,以平均值法灰度化、中值滤波处理、大津法分割等方法得...     

用计算机图像技术进行苹是坏损自动检测的研究

根据苹果光学反射特性建立了一套适于苹果坏损自动检测的计算机图像系统。鉴于坏损出现位置、大小等因素的不同可预测性,提出了一种葳知识的坏损点单调检测方法以及坏损区域判别方法。试验表明：系统有较高的坏损检出率,且能有效地消除果梗区和花萼区对坏损区域判别的影响;检测方法具有较强的鲁棒性。     

基于Android手机的植物叶片面积快速无损测量系统

基于Android手机平台构建了一种植物叶片面积快速无损测量系统。获取包含被测植物叶片与已知面积的参照物图像,经图像灰度化、图像平滑、图像二值化、图像几何校正和连通区域标记等处理,根据参照物和被测植物叶片面积比得到植物叶片的面积。基于Android编程技术对系统的功能和界面进行了设计,对图像的几何失真问题提出了几何校正方法。以三叶草、木槿、腊梅、枫树、银杏、樱花等多种植物叶片为对象进行面积测量。试验结果表明,系统不受叶片形状的限制,面积测量的相对误差在-2.9%~2.7%,能够有效测量植物叶片面积。     

基于51单片机的大棚温湿度监测系统设计

针对大棚温湿度对蔬菜安全生产有着非常重要的影响，提出了一种基于51单片机的大棚温湿度监测系统的硬件、软件设计及系统测试。该温湿度监测系统采用STC89C52单片机对温湿度传感器实时采集的数据进行处理，利用光耦温湿度继电器控制大棚内的温湿度，温湿度的当前信息可以在1602液晶屏准确显示，并且能够接受手机端送来的指令，完成与手机端的信息交换。实现了对温湿度的自动监控和控制，有效地提升了温室大棚监控的自动化管理水平。