傅立叶变换在熔池图像特征提取中的应用

熔池图像特征的提取对于分析焊接质量十分重要,而频域图像处理算法相对空域有很多优势,可以克服传统的空域图像处理算法对噪声敏感的不足,并有利于增强图像特征.为此,首先采用中值维纳滤波方法对焊接熔池图像进行组合滤波去噪,然后对去噪后的熔池图像运用基于傅立叶变换的巴特沃思滤波器进行高通滤波,以增强图像,并采用加强滤波算法对图像实现补偿,同时进行直方图均衡化,最后运用Canny算子边缘检测与数学形态学运算获得熔池边缘,提取出熔池特征信息.结果表明,运用傅立叶变换高频加强滤波进行熔池图像增强处理,并结合空域中较为成熟的图像处理算法,可以得到较好的熔池特征提取效果.     

全自动金丝焊线机微芯片快速定位方法研究

针对传统的自动焊线杌采用模版法进行LED微芯片检测速度慢、效果不理想的问题,提出了一种无需模版的检测方法.该方法首先进行图像分割和改进的中值滤波处理,然后采用自适应阈值算法将图像二值化,再利用邻域检测将图像中的微芯片适当加权,最后通过质心定位微芯片.部分可并行化的操作(改进的中值滤波、加权操作)利用GPU并行运行,提高...     

基于旋转电弧TIG焊的信号处理研究

基于旋转电弧TIG焊的薄板焊缝跟踪系统,搭建了电弧电压信号采集系统并研究了电弧电压的信号处理方法。采用将中值滤波和均值滤波进行综合的方法对电弧电压信号进行处理,用多次均值滤波以获得更好的滤波效果。试验结果表明,所研究的滤波方法具有很好的去噪效果。     

强弧光反射环境下频域滤波的熔宽特征提取

以碳钢Q235氩弧焊为试验对象,研究一种基于熔池镜面反射物理特性的电弧焊熔宽提取方法,应用空域滤波与频域滤波融合去噪技术对受高频噪声污染的焊接图像进行处理.对比频域滤波处理前后熔宽提取的准确率,发现利用频域低通滤波结合增强型高通滤波补偿算法对熔池图像去噪效果较好.电弧焊接试验结果表明所提出的熔宽识别算法能够较准确地提取熔宽值.     

二维变分模态分解在轴承检修中的应用

应用2D-VMD算法对图像信号进行去噪，以提升图像质量。采用2D-VMD技术对含有噪声的轴承缺陷图像进行分解，将其分解为有限个固有模态函数（IMF）分量；利用模糊线性指数和标准差筛选各IMF分量，剔除噪声项，实现图像去噪。对比2D-VMD去噪算法和均值滤波、中值滤波的去噪效果，使用均方差和峰值信噪比对去噪后的图像进行客观评价。结果表明：使用2D-VMD算法去噪效果更好，去噪后的图像能保留更多有效信息、图像质量更好，能够满足铁路部门对轴承检修的需求。     

旋转电弧传感器焊缝跟踪的过程噪声与测量噪声分析

焊缝跟踪首要问题是应用均值滤波、中值滤波、小波滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波等中一种或者几种组合对采集的信号进行降噪处理。各滤波算法的滤波效果往往跟其信号噪声的特征有关系,因此非常有必要对焊接噪声进行分析。文中将焊接噪声分为过程噪声和测量噪声,通过应用阈值小波滤波完成对过程噪声信号提取、频谱分析以及期望与方差计算;通过传感器空采信号完成对测量噪声的特性统计分析,最终通过多组试验数据分析综合得到比较真实的焊接信号噪声特性。     

基于小波包变换与自适应阈值的SMT焊点图像去噪

为提高表面组装技术焊点图像去噪效果,提出一种基于小波包变换和自适应阈值的焊点图像噪声去除新方法.利用小波包变换对图像进行多层分解,通过对图像小波包树系数的分析,对小波包树系数高频部分和低频部分进行Wiener滤波;为提高去噪性能,通过计算小波包系数对应的中值绝对方差估计,提出一种改进的自适应小波包阀值算法,并对图像进行...     

大型锻件尺寸测量CCD图像的去噪算法研究

大型锻件热态尺寸测量一直是技术难题,CCD测量能够实现在线远程测量,但测量过程中图像将不可避免地产生噪声。图像去噪是图像处理中的一个十分重要的问题,直接关系到最终的结果。该文利用数学形态学滤波原理,提出了一种多结构元素和中值滤波混合的去噪方法。试验表明,此方法对于大型锻件图像的噪声具有很好的滤除效果。     

圆形线材表面缺陷识别的图像处理研究

针对圆线材表面缺陷检测中出现的外界杂质干扰问题,对圆线材常见的6种表面缺陷进行建模,分析3种常见的图像噪声模型,并采用多种滤波算法进行处理比较,通过评估各算法对应的PSNR值确定了合适的图像预处理方案,同时对比分析3种特征描述因子对图像的特征提取效果。所得结果如下:均值滤波算法对高斯噪声处理效果好,中值滤波对椒盐噪声处理效果好,均值滤波和中值滤波对泊松噪声都有较好的处理结果;使用SURF算法进行图像特征提取效果好。研究结论可为解决线材表面缺陷的检测问题提供参考。     

基于小波变换的焊接起始点图像去噪方法研究

针对传统去噪方法在焊接起始点图像去噪中峰值信噪比较小的问题，文中通过建立此类图像实际工况条件下的噪声模型，在Python3.2环境下，采用传统空域去噪方法与基于频域去噪的小波变换去噪方法进行图像去噪，试验分别采用不同的小波基与分解层数进行去噪处理，并通过峰值信噪比(PSNR)判定去噪效果。试验数据表明：当小波基函数为sym3,分解层数为5时，图像的峰值信噪比相较传统空域去噪方法提高12.48%。试验结果表明：采用以上小波基与分解层数能够准确、稳定地满足实际工况条件下此类图像的去噪要求。     

基于K-SVD算法的带钢表面缺陷图像去噪

目的有效滤除带钢表面缺陷图像高斯噪声。方法高斯噪声是影响带钢图像质量的主要噪声类型之一,针对带钢表面缺陷图像高斯噪声去噪,首先对传统K-SVD(K-means and singular value decomposition)算法中的字典进行升级改造,然后采用正交匹配追踪(OMP,Orthogonal Matching Pursuit)算法对图像进行重构,滤除噪声,最后运用此算法对缺陷图像进行高斯滤波处理。为验证该算法去噪效果,选取几种常见的典型缺陷图像(划伤、气泡、氧化色、粘结纹)进行测试仿真,并选用中值滤波、均值滤波、小波变换、维纳滤波、3维块匹配(BM3D)等多种传统滤波方法进行比较。结果该算法对四种典型缺陷去噪的PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)值平均可达33.976 d B,MSE(Mean Square Error)平均值为27.607,SSIM(Structural Similarity)平均值为0.912。结论该算法对带钢表面缺陷重构图像的边缘细节清晰,PSNR、MSE、SSIM三个性能指标明显优于其他传统滤波算法,去噪效果良好。     

基于小波变换的发动机表面缺陷图像去噪方法的研究

目的 滤除发动机表面缺陷图像上的噪声,使发动机表面缺陷信息得以更好地呈现。方法 首先利用小波变换将发动机表面缺陷含噪图像进行系数分解,获取不同的小波系数;接着利用支持向量机对小波分解系数进行分类,以达到将噪声信号与非噪声信号进行分离的效果;最后利用插值运算对硬阀值函数进行优化,以克服函数不连续性引起的振铃效应等弊端,使得去噪后图像能够保持更多的细节信息。通过实验仿真将所提方法以及中值滤波、双边滤波方法的去噪效果进行对比。结果 所提方法去噪后图像与中值滤波以及双边滤波方法去噪后图像相比,具有更高的PSNR值以及SSIM值。测试图像噪声强度为25%时,所提方法去噪后图像的PSNR值以及SSIM值较中值滤波方法去噪分别提高了20.66%以及11.89%,较双边滤波方法去噪分别提高了10.30%以及5.48%。结论 所提方法比中值滤波、双边滤波方法具有更好的去噪效果,能够对发动机表面缺陷图像的噪声进行去除,并较好地保留图像的细节信息。     

基于卡尔曼滤波的区间式铝电解槽似在电阻采集算法

针对目前铝电解行业对于槽似在电阻的采集不够准确并且延时较高的问题,本文提出一种基于卡尔曼滤波的区间式槽似在电阻采集算法。该算法以卡尔曼滤波为基础,用预测值与采样值的均方差表征它们的高斯白噪声功率,使其能够在电阻平稳的状态下有着较强的跟踪性能;再结合一阶惯性滤波的强滤波特性和卡尔曼滤波的强跟踪优势,设置适用的滤波区间,确保组合算法在槽似在电阻波动较大的情况下能够滤除掉噪声的影响,并在电解槽稳定后能对槽似在电阻进行快速收敛跟踪。结果表明:与一阶惯性滤波相比,改进后的卡尔曼滤波在电阻平稳的状态下其均方根误差减少50%,在电解槽反生针振和摆动情况之后的收敛时间减少90%。     

焊缝位置识别的图像处理方法设计

在基于视觉的自动焊接中，由于焊缝图像是复杂多变的，要准确得到焊缝位置选择合理高效的处理算法是非常重要的。针对这一问题为焊缝图像提出了一系列处理步骤，它包括中值滤波、自适应阈值二值化、孤点滤波、边缘检测，焊缝位置搜索五步，其中详细叙述了重要的自适应阈值二值化与孤点滤波算法。在每一步处理中都用了四幅完全不同的焊缝图像做了观察和对比，结果显示所选算法产生较好的处理效果。     

旋转电弧MAG焊强迫短路过渡电流信号滤波

研究了MAG焊旋转电弧V形坡口扫描焊接电流的变化特征,发现当电弧扫描到坡口两侧时,由于电极高度变小,会产生强迫短路熔滴过渡.在短路过渡的瞬间会产生较大的峰值电流,对旋转电弧传感器的检测灵敏度造成影响.为此提出了基于空间邻域的均值滤波和软阈值小波滤波组合算法,对实际焊接电流信号进行了滤波处理,并研究了该算法的实时性.结果表明,该算法可以使电流波形得到明显的改善,并具有较强的实时性,为焊枪偏差识别奠定了基础.     

基于DNA算法的铁路机车闸瓦检测方法研究

针对目前国内铁路机车闸瓦安装复杂,周边部件多,难以准确定位闸瓦位置,实现其磨损状态自动检测的情况,提出了一种基于DNA计算的机车闸瓦图像检测新方法,首先构建了一套闸瓦图像的采集系统,当机车运行到特定位置时,系统能够自动采集闸瓦图像,将其保存至计算机硬盘。在此基础上,对采集到的闸瓦图像进行中值滤波及灰度增强,并研究了一种基于DNA计算的图像阈值分割算法。与传统的ostu阈值法相比,新算法能准确定位闸瓦,有效获取闸瓦区域的阈值,分割闸瓦信息。对分割后的闸瓦图像进行数学形态学处理,去除闸瓦周边的孤立点,并采用sobel边缘检测法提取到了较为理想的闸瓦边缘,为实现闸瓦的自动检测奠定了基础。     

基于视觉技术的活塞环闭口间隙检测的研究

目前,活塞环的检测普遍采用人工检测。采用视觉技术提取活塞环闭口间隙轮廓,对轮廓进行图像处理,得到测量结果,与人工检测相比,检测速度更快,精度更高。传统的边缘检测过程大都采用Canny算子,通过高斯滤波过滤图像。在活塞环轮廓处理过程中,对轮廓提取精度要求更高。高斯滤波作为低通滤波算法,对轮廓没有保护作用,会导致轮廓边缘图像模糊。针对这一问题,提出了改进的Canny算子,采用中值滤波和傅里叶变换相结合的方法,有效地提高了边缘轮廓的提取精度。     

Kalman滤波在机械故障信号预处理中的应用

简要介绍了Kalman滤波的基本原理及其递推算法，给出利用时间序列自回归（AR）模型建立信号状态方程和观测方程的方法，并依托这两个方程结合Kalman递推算法形成一种信号滤波处理方法，最后通过仿真和实测信号对这一方法进行验证。研究结果表明：利用Levinson-Durbin算法获得AR系数建立信号模型，再通过Kalman递推能够有效地剔除振动信号噪声。     

自适应中值滤波在焊缝视觉跟踪中的应用

焊缝图像的滤波去噪是焊缝图像处理的第一步,也是实现焊缝视觉跟踪的一个重要环节.针对传统中值滤波存在的问题,分析了影响中值滤波效果的因素,引入并编程实现了焊缝图像的自适应中值滤波算法.与传统的滤波去噪效果相比,自适应中值滤波算法可以更为有效地去除焊缝图像中的噪声.特别是对于大噪声的焊缝图像,去噪效果远远好于传统的中值滤波...