基于改进LBP和DBN的人脸识别算法研究

针对传统LBP算法的人脸识别易受光照、背景、遮挡等因素的影响,使用改进局部二值模式(LBP)和深度信念网络(DBN)相结合的方法,用多尺度块局部二值模式(MB-LBP)算法获取人脸图像的纹理特征,在此人脸纹理特征的基础上使用中心对称局部二值模式(CS-LBP)算法获取图像的纹理特征,然后将两次获得的纹理特征图像的直方图进行融合,并将其输入到DBN中进行训练,优化网络参数。     

多特征联合的薄壁零件表面缺陷检测方法

采用基于机器视觉的无接触检测方式对飞机制造中蒙皮、机翼缘条以及角片等薄壁零件表面缺陷进行自动检测，使用VMS-4030G影像仪采集零件表面信息，提出多特征联合检测方法检测缺陷。该方法主要包括图像Tamura纹理特征提取、图像局部二值模式(LBP)直方图和LBP下的灰度梯度共生矩阵特征(GGCM)提取。根据缺陷特性选择提取特征，对得到的特征应用主成分分析法(PCA)进行降维以及支持向量机(SVM)分类，最终得到检测结果。为了验证所提方法可行性，以带铆接孔的6061铝合金板代替飞机薄壁零件进行数据采集和检测。试验结果表明，该检测方法对毛刺、裂纹、凹陷及划痕的检测率均大于92%,明显优于单一特征提取的检测方法。     

基于数据挖掘工具的人脸识别LBP计算

LBP(局部二元模式)是一种有效的图像纹理描述算子,本文首先提出了一种新的人脸识别中LBP的计算方法:采用数据挖掘工具"Weka"来计算"属性";然后,在人脸识别过程中,在假定每一块人脸区域都会对识别结果产生不同影响的前提下,本文又设计了一个9区域"面具",并且利用"RapidMiner"得到了此面具的一套优化权值。经过FERET人脸库测试,只使用这9个统一LBP时,这种方法的识别率在90%到94%之间。这种方法不仅减少了识别任务中特征向量的维度,而且还缩短了计算数据库中所有人脸的时间。     

局部纹理特征改进空闲车位智能检测算法

针对车辆数量的爆炸式增长而智能停车场车位检测速度慢、正确率低的问题,提出了一种基于局部二值纹理特征改进的空闲车位检测算法,算法首先将监控摄像机采集的车位图像降噪滤波后转化为局部二值模式,然后通过结构模板集提取图像的局部二值纹理特征,作为空闲车位和有车车位的识别特征,最后通过核Fisher判别方法实现空闲车位的检测。实验结果表明,所提方法对空闲车位的正确检测概率达到91.57%,对有车车位的错误检测概率只有4.46%,满足停车场空闲车位自动检测的要求,检测性能优于实验中采用的对比方法。     

改进局部二值模式在磨粒图像识别中的应用

局部二进制模式(LBP)是一种有效的图像纹理描述算子,但传统的LBP算子的二进制序列是通过邻域内各像素的灰度值与邻域中心像素灰度值的比较得出的,这种比较过于简单容易导致纹理信息的丢失。提出一种改进的LBP算子来提取图像的纹理特征,并将其应用于严重滑动磨粒、疲劳剥块和层状磨粒3种典型磨粒的识别中。结果表明:与其他算法相比,提出的算法能更有效地提取磨粒的纹理特征,提高了识别精度。     

面向机柜表面缺陷检测的不均匀光照和低亮度图像增强方法

光照条件是大尺寸机柜表面缺陷检测的重要影响因素。当光照分布不均匀或光照强度不足时,采集得到的机柜表面图像质量低,造成缺陷检测误差。为此,提出一种融合卡通纹理分解和最优双曲正切曲线的图像增强方法。首先,采用导向滤波将机柜表面图像分解为卡通图和纹理图,利用高斯尺度空间理论建立光照模型,实现不均匀光照去除;其次,研究图像的双曲正切曲线性质,通过图像加权拉伸实现低亮度图像增强;最后,采用对比度、亮度和灰度方差乘积对图像增强效果进行评价,同时对增强前和增强后的图像进行缺陷检测,进行对比分析验证。实验结果表明,该方法能实现光照不均且低亮度的机柜表面图像增强,机柜表面缺陷检测的准确率显著提升,召回率提高了29%,F值提高了21%。     

基于超声红外热成像的缺陷检测与定位研究

超声红外热成像以超声作为激励源,能够用于检测多种工件,但是由于热传导效应及空气的散射,检测结果中缺陷边缘较为模糊,成像对比度不高,并且会有温度分布不均引起的"散斑噪声"。为解决以上问题,提出了一种对超声红外热成像结果进行缺陷检测和定位的方法,使用限制对比度自适应直方图均衡(contrast limited adaptive histogram equalization,简称CLAHE)方法对图像进行对比度增强,用巴特沃斯滤波器进行降噪,根据图像的局部方差特征判断是否有缺陷,并通过形态学处理对缺陷中心进行定位。实验表明,根据局部方差可以对图像进行有效判断,经过形态学处理之后能够准确定位。该研究为通过超声红外热成像实现缺陷检测及定位提供了一种便捷有效的方法。     

基于改进局部二值模式及特征融合的人脸表情识别

局部特征描述算子在表情识别领域有着广泛的使用。通过对现有表情识别算法的的研究，针对传统局部二值模式(LBP)算法只考虑领域像素和中心像素点的关系，而忽略了领域像素之间的相互影响。而中心对称局部二值模式(CS-LBP)只考虑了中心对称像素之间的影响。结合LBP和CS-LBP特点出了一种改进的LBP算法，实验结果表明改进的LBP算子利用像素点更充分，能更好的表达特征。针对单一特征很难准确描述原始图片的信息，又提取了图像的Gabor特征，分别与提取LBP特征和改进的LBP特征进行特征融合，使提取的特征更加丰富详细。分类算法中考虑到SVM具有强大的非线性分类能力，将提取的特征与SVM分类器进行结合，在公开表情数据集CK+上采用留出法进行验证，准确率达到95.77%，实验结果表明该方法优于传统的表情识别算法。     

基于统计特征中心对称局部二值模式的虹膜识别

由于中心对称局部二值模式(CS-LBP)的虹膜识别具有特征维数高、对噪声敏感等缺点,提出了基于统计特征中心对称局部二值模式(SCCS-LBP)的虹膜识别方法.首先,根据虹膜纹理的分布特性,用CS-LBP对归一化的虹膜图像进行编码;为了进一步降低特征维数,对编码后的图像进行特征统计.然后,根据统计结果的分布,提取出有效的二值特征图像.最后,用Hamming距离进行虹膜识别.对CASIA1.0、CASIA2.0、CASIA3.0-Interval、MMU1图像库进行了识别,最高正确识别率分别为99.955％、99.848％、99.989％、99.916％.实验结果表明:该方法有效地利用了虹膜纹理分布特性,与LBP和CS-LBP方法相比,具有更少的特征维数、更高的正确识别率和更好的鲁棒性.     

结合噪声估计的NRLBP铆钉表面缺陷检测

针对铆钉表面缺陷纹理形态复杂多变,传统纹理特征提取方法难以获取准确纹理信息、铆钉缺陷识别率较低的问题,提出一种自适应阈值抗噪LBP的铆钉表面缺陷检测算法AT_NRLBP。首先,将铆钉图像均匀分块后提取铆钉子块;然后,基于PCA分解铆钉子块的协方差矩阵,估计子块图像的噪声水平。根据图像噪声强度计算NRLBP阈值,编码铆钉子块得到NRLBP纹理特征。最后,训练SVM单分类器分类铆钉子块,检测并标记出缺陷子块。实验结果表明,这里算法能有效地检测出铆钉表面缺陷,误检率明显降低;与其他纹理分类算法相比,这里算法在KTH-TIPS数据集上的分类准确率较高。     

准双曲面齿轮设计分析集成软件系统的研究

基于局部综合法的准双曲面齿轮加工参数设计方法,经过近几年来的改进和发展,已经显示出其可预控性以及计算简洁等优点。基于局部综合法和刀倾法,本文研究将我们最新的关于准双曲面齿轮的设计、制造与分析等成果集成为一软件系统,并介绍软件系统的组成及用一个例子来说明其主要功能。     

局域网通信协议的配置

基于局域网环境，以Windows NT为主，同时兼顾Netware、Windows98／2000等操作系统，介绍和分析了常用通信协议的特点、性能和必要的配置方法。     

局部Walsh谱描述图像纹理特征的旋转不变性

为了有效地进行纹理分析,提出一种基于局部Walsh谱的纹理特征旋转不变性描述方法。首先,比较每个像素点与其邻近点的灰度值生成局部二值序列,并计算序列离散Walsh变换的功率谱;然后,采用功率谱的各谱点值构成特征直方图描述纹理特征;最后,从序列的列率特性出发,构造了新的两族局部Walsh谱,揭示了局部Walsh谱与局部二值模式之间的联系。因为离散Walsh变换功率谱具有循环移位不变性,所以局部Walsh谱具有先天的旋转不变性。实验结果显示,与灰度共生矩阵和Gabor滤波器组相比,局部Walsh谱的纹理分类准确率较高;与局部二值模式相比,在相同尺度下局部Walsh谱的分类准确率比其高出3%以上,对两幅旋转纹理图像分割的错误率比其低11%和3%,表明提出的方法具有较好的纹理鉴别能力和旋转不变性。     

LMD-KICA滚动轴承信号特征提取方法研究

在实际工程机械所产生的滚动轴承故障信号十分复杂,有效的故障信号和特征信息极易被噪声信号所干扰,针对工程中振动信号的特点,提出了一种基于局部均值分解(LMD)结合核独立分量分析(KICA)的方法提取故障信号特征.首先将源信号进行LMD分解,根据相关系数准则提取相关程度高的PF分量并构建新信号,对新构建的故障信号运用KIC...     

基于触屏式HMI和PLC的均衡输蔗自动控制系统

本文介绍了基于触屏式人机界面HMI和PLC的控制系统结构原理与应用特点，并给出了进行现场监控的参数设置、以及HMI监控界面的设计实验。     

多台透平压缩机组分布式实时监测和集中式故障诊断仪器系统

本文提出了一种大型电力、石化企业多机组基于计算机网络和分布式多级计算机系统概念的分布式实时监测与集中故障诊断仪器系统的原理，并着重讨论了仪器系统对透平压缩机组三种典型工作状态的监测原理，给出了系统实时运行结果。该仪器系统具有在线、实时、数据冻结全面、数据谱分析和诊断功能、置信度高、运行可靠等优点，整个机组振动及工艺参数（温度、压力、流量等）的同时刻监测记录，保证了监测结果和诊断结果的正确。     

基于模拟退火算法的割草机器人的避障研究

局部路径规划是割草机器人关键问题之一,针对该问题目前运用较多的是人工势场法,但传统的人工势场法往往存在局部极小点,因此,本文提出采用填平势场与模拟退火算法相结合的解决策略,求解势场强度的最小值作为下一行走目标,多个序列目标构成优化路径,引导机器人脱离局部极小点,绕过障碍物到达目标点。仿真结果表明:该算法不仅有效地克服了局部极小点,且优化了机器人的行走路径、降低了路径的复杂度。     

物品自动运送机器人原型系统的局部路径规划研究

描述了一种基于多边形环境模型 ,以机器人运动过程中的转弯次数最少为优化目标 ,采用广度优先搜索技术的 MT局部路径规划算法以及相应的复杂实际环境建模方法 ,并将其应用于目前正在研制的物品自动运送机器人 (ACR)原型系统。仿真实验表明 ,本文所描述的 MT算法以及相应的环境建模方法对 ACR原型系统的局部路径规划问题而言不失为一种良好的解决方案