基于机器视觉的高杆绣球检测计数系统

针对光照强度在目标轮廓提取上的问题,提出一种自适应阈值分割与连通域筛选的目标轮廓提取算法。通过自适应阈值分割结合形态学梯度进行边缘检测,并利用漫水填充算法提取投球内圈及以外待检测区域,对提取的待检测区域采用高斯混合模型进行目标及运动方向检测,最终实现高杆抛绣球检测与计数。实验结果表明,该方法能实时有效地提取目标轮廓并统计投进投球圈的绣球数。     

增材制造中复杂区域的分割填充扫描算法

针对增材制造技术中复杂分层区域的填充扫描问题,提出一种区域分割扫描算法。首先,识别内轮廓上区域分割点及所有轮廓上的分割交点,并按顺序存储、更新轮廓数据;然后,利用提出的区域轮廓搜索算法遍历新的轮廓数据,实现了对独立填充扫描区域的快速提取;考虑3D打印机的运动学特性,给出了以打印时间最短为目标的最优填充扫描方向计算方法,完成了对打印区域的快速填充。所提算法可将含有孔、岛屿等内轮廓特征的复杂打印平面分割为若干个可以连续打印成型的子区域,减少了打印喷头跨越内孔等非打印区域时的抬头次数,结合优化后的扫描方向,能有效提高打印效率。通过算例验证了所提算法的有效性和正确性。     

结合最小均方差滤波和目标灰度的边缘检测

针对图像处理中对噪声去除和边界保持两方面的需要,对灰度值差异不大的目标之边缘检测算法进行了研究。首先,对最小均方差滤波器模板进行改进,并将方差最小模板对应的灰度中值作为被处理像素的新灰度值以实现图像去噪;然后,选取部分目标区域并以其灰度中值为基础设置上、下阈值实现图像分割,对分割后的图像运用Canny算子检测目标边缘;最后,运用MATLAB软件进行算法仿真。仿真结果表明:该算法不仅能在去除噪声的同时实现对目标与非目标的有效分割,还能保证目标轮廓的完整性。该算法能够对目标灰度值差异不大的图像进行去噪、分割,并获取完整的目标轮廓。     

一种基于HALCON的螺栓角点提取方法

螺栓角点提取包括螺栓六边形区域的提取、螺栓外轮廓线的提取、角点提取三个部分。在进行区域提取时采用动态阈值分割法,该方法避免了噪声和光照所带来的影响,它是一种通用型的区域提取方法。外轮廓线的提取需要像素精度到亚像素精度的转变。文中采用rammer算法来进行轮廓分割,用Tukey权重函数经过5次迭代来进行直线拟合,找到直线交点,即是螺栓角点。此实验采用的软件是HALCON,该软件的应用能够提升图像分析处理的效率,它能够提供丰富的函数库,其函数库可以由C、C++和Delphi等多种编程语言进行访问。实验结果表明,采用该方法可成功地将螺栓地角点提取出来,而且该方法具有通用、快速以及准确等特点。     

一种新的用于MR脑图像分割的主动轮廓模型

主动轮廓模型是一种有效的基于边缘的分割方法,然而,在MR脑图像的应用中,它却遇到了许多问题,例如背景复杂,同一解剖结构的灰度分布不一致以及边界不连续等.这里提出了一种新的用于MR脑图像分割的主动轮廓模型.该模型不仅利用关于目标轮廓的先验知识对切片的边缘吸引力场进行边缘约束,减少相邻结构对曲线收敛的影响,还对进行边缘约束之后得到的边缘吸引力场进行正则化处理,增强模型对凹边缘的搜索能力和对断裂边缘正确提取的能力.实验证明,该模型可以克服传统主动轮廓模型在MR脑图像遇到的难题,从而快速有效地在MR脑图像中提取目标轮廓.     

基于机器视觉的金属工件尺寸测量

针对多孔金属工件人工测量步骤繁杂、精度低问题,提出了基于机器视觉的金属工件尺寸精密测量方法.首先对目标进行灰度化、增强、滤波等预处理,再提取区域轮廓,针对轮廓定位分割问题,提出了基于Ramer算法逼近的两步轮廓分割方法,并引用全局轮廓分割参数S对轮廓进行分类.为提高直线和圆的边缘点定位准确性,提出了基于卡尺工具的边缘点...     

基于马尔科夫随机场的纹理图像分割方法研究

本文提出了一种改进的基于马尔科夫随机场(MRF)模型的纹理图像分割方法。利用分数阶微分运算对图像纹理细节和边缘轮廓信息的敏感性,将其引入图像纹理特征提取过程中,以获得完备的图像纹理信息,可以弥补传统算法中MRF特征场对图像纹理信息描述不足的缺陷。此外,为准确划分图像中不同的纹理区域,利用模糊熵准则对分割结果进行进一步优化,以降低噪声干扰、减少区域内错分点。实验证明,本文所提出的改进方法可以完善地提取图像的纹理细节和边缘轮廓信息,有效提高分割的准确性,改善分割图像的视觉效果。     

引入局部信息的带钢缺陷图像凸优化活动轮廓分割模型

为解决Chan-Vese模型和局部二元拟合(Local binary fitting,LBF)模型在带钢缺陷图像分割时存在的对初始轮廓位置敏感、运行速度较慢等问题,提出引入局部信息的带钢缺陷图像凸优化活动轮廓分割模型(Local information convex activecontour,LICAC)。该模型利用凸优化技术将一个非凸的分割模型转变为凸优化问题,并采用Split Bregman方法对问题进行快速求解,从而解决Chan-Vese模型和LBF模型对初始轮廓位置敏感等问题。通过引入图像局部信息,该模型可以有效分割灰度不均匀的带钢表面缺陷图像。使用该模型分别对焊缝、黄斑、孔洞和划伤等4大类单个带钢缺陷目标区域的图像进行分割试验,分割效果和运行时间都明显优于其余两种模型。同时,该模型也可用于含多个缺陷目标区域的图像分割,并通过对划伤、夹杂、麻点和抬头纹等4大类常见的多个缺陷目标区域的图像进行分割试验,验证了该模型的有效性。     

基于相位一致性的激光熔覆熔池边缘提取方法

针对激光熔覆过程中存在弧光、熔融金属液滴等干扰导致激光熔覆熔池边缘难以准确提取的问题,提出了基于相位一致模型的熔池边缘提取方法。为了得到完整、精准的熔池边缘,对获取的熔池图像进行预处理后,使用基于阈值的方法,对熔池进行初步分割,对剪裁后的熔池图像采用相位一致性模型进行边缘检测,将其边缘在粗分割区域进行标记,对标记图进行进一步分割并用sobel算子对精分割区域进行边缘提取。相关试验的对比分析表明,该方法具有良好的熔池边缘提取精度和干扰鲁棒性。     

机器视觉技术在新能源电池线路板焊接中的应用方法

针对现有新能源电池线路板焊接方法存在的焊接质量不佳的问题,应用机器视觉技术,实现对线路板焊接方法的优化设计.安装相机、图像采集卡等硬件设备,利用机器视觉技术生成新能源电池线路板的实时图像.经过图像灰度化、噪声处理以及感兴趣区域图像分割三个步骤,完成初始图像的预处理操作.提取新能源电池线路板焊接图像的轮廓边缘以及区域面积...     

基于边界矩的机械零件图像轮廓特征提取技术

为实现机械零件的有效分类,针对零件具有比较明显的轮廓特征的特点,提出了基于边界矩的零件图像轮廓特征提取方法.首先采用轮廓提取算法,提取零件二值图像的轮廓,在进行水平倾斜校正后,以零件的质心为中心,将轮廓图像划分为若干个扇形子区域.利用改进的边界矩计算方法,分别计算出各子区域的边界矩,从而得出零件轮廓图像边界矩的分布特性.最后,采用K均值聚类算法对提取的零件轮廓特征进行分类,实验结果证明了该方法的有效性.     

结合目标提取和压缩感知的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合易受噪声干扰从而使目标信息减弱的问题,提出了一种基于目标区域提取和压缩感知的融合算法。首先,在频率域上对红外图像进行显著区域检测得到其对应的显著度图,并在显著图指导下结合区域生长法提取红外图像的目标区域,有效抑制噪声与复杂背景的干扰。然后,用非下采样剪切波变换对待融合的图像进行分解,采用不同的融合策略分别对目标与背景区域的高、低频子带进行融合。针对背景区域提出一种新的基于多分辨率奇异值分解和压缩感知的融合规则,最后,进行非下采样剪切波逆变换得到融合图像。与其他算法的对比实验结果表明,本文算法能更好地突出目标区域,保留图像细节信息,抑制噪声干扰;图像质量评价指标中的信息熵、标准差、互信息、边缘保持度分别提高了3.94%,19.14%,9.96%和8.52%。     

基于工业CT图像的数控代码直接生成方法研究

以曲面形状简单、可直接仿制的产品为对象,提出了由工业计算机断层成像技术图像直接生成数控代码的方法.该方法首先对产品的切片图像进行边缘提取与轮廓跟踪,再采用B样条曲线进行轮廓拟合,然后引入平面任意区域加工填充技术,逐层生成刀具路径并进行有序连接,最后生成数控代码.在B样条曲线拟合中,为了提高拟合精度,提出了一种基于特征点提取与线段类型识别的型值点选取法;在数控代码生成步骤中,改进了单层切片轮廓岛屿关系判别方法,提高了判别正确率.开发了软件系统,将该软件生成的数控代码输入到加工仿真软件中,仿真结果验证了数控代码生成方法的正确性.     

利用局部方向微分向量一致性的角点检测

在边缘轮廓提取的基础上,提出了一种利用局部方向微分向量一致性的角点检测算法以消除边缘噪声对角点检测产生的不利影响。该算法提取图像的边缘轮廓来降低算法计算量;利用各向异性高斯方向导数(ANDD)滤波器提取每个像素处的方向微分向量并进行幂次变换,以增强向量的各向异性;进而利用相邻像素的方向微分向量构建一致性测度。最后,对同一轮廓上的一致性测度进行均值归一化,得到最终角点测度。实验显示,提出算法的平均角点定位误差为1.52pixel,与对比算法接近;检测准确率分别比点到弦距离累积(CPDA)法、相对局部曲率(HeYung)法提高了58%和5.5%,与归一化残余面积(RA)算法相等,同时角点错检率比HeYung和RA少25.5%和21.6%。提出的算法能准确地检测出真实角点,并具有更小的错误检测率,更高的角点重复率,而且对边缘噪声十分鲁棒。     

一种改进自适应阈值的 Ｃａｎｎｙ算法

针对传统Canny算法在滤波时无差别平滑降噪、边缘信息丢失及模糊的现象,且人工选取梯度高低阈值存在局限性的问题,提出了综合考虑图像位置信息与亮度信息的双边滤波代替传统高斯滤波方法,结合最优化阈值分割法和Otsu法分别计算出图像高低阈值,采用边缘信噪比SNR函数对比验证边缘检测效果。改进后的Canny算法有效提高了边缘完整性,且伪边缘更少,对图像中相对较弱的边缘部分也有良好的提取效果,改进后的算法具有更高的信噪比。采用工业机械臂视觉采集零件边缘为背景,实验结果表明,改进后的Canny算法可以有效保留真实边缘信息,边缘更加连续且完整。     

基于Grab Cut和八方向链码法的藻类细胞轮廓提取算法

为了解决藻类细胞轮廓提取的困难,提出了一种不同于传统方法的新的边缘提取算法。首先对图像进行Grab Cut处理,然后进行阈值法二值化,接着用八方向链码法轮廓跟踪,最后用傅立叶描述子进行边界平滑。实验结果表明,该算法不仅忽略了藻类细胞内部杂乱的纹理,还较好地保留了细胞边缘信息,精确地提取了外部轮廓。     

基于形态学可变结构元素的遥感图像边缘检测方法（英文）

利用单一结构元素对遥感图像进行形态学边缘检测时,可能会出现边缘不完整、抑制噪声能力差等问题。为此,提出了一种基于可变结构元素的遥感图像形态学边缘检测方法。首先,依据遥感图像目标的多样性,构造不同尺度和包含多方位的结构元素,以此可变结构元素为基础,构建相应的形态学运算,对遥感图像进行Top-hat和Bottom-hat变换,抑制目标背景中的噪声,突出图像目标边缘;然后利用构造的可变结构元素进行形态学边缘检测,获得多幅具有不同尺度和方位边缘特征的图像;最后对各个方向边缘进行加权求和得到图像边缘,运用最小二乘法对其边缘进行拟合,从而精确地定位出目标边缘轮廓。实验结果表明,本文方法能够检测到完整的遥感图像边缘信息,边缘检测精度较高,抗噪性能优越,相比经典边缘检测算子和单一结构元素的形态学边缘检测方法,图像边缘检测效果较好,检测精度达到95%。     

理想边缘产生方法的研究

详细介绍了产生理想直线边缘的方法.在亚像素提取算法中,通常要考察算法两个方面的内容,一是在没有噪声的情况下算法本身的精度,二是在有噪声的条件下考察算法的抗噪声能力,这两个方面是分开的.本文所介绍的理想边缘就可以用来考察亚像素算法精度的两个方面.本方法以CCD成像原理为基础,根据方形孔径采样定理,给出了边缘点灰度值的计算方法,并以一种情况为例给出了边缘点灰度值的计算公式,利用此公式可直接编程产生理想边缘,产生的边缘可用于亚像素细分算法的评价.     

脊波在工业CT图像裂纹边缘检测中的应用

在分析工业CT图像本身特点及小波变换检测点状奇异性的基础上，研究改进了一种基于脊波变换的边缘检钡0方法，并将其应用于实际工业CT图像裂纹检测中。首先利用脊波变换获得裂纹方向和大致范围，然后通过区域灰度均值比较定位裂纹区域，最后采用梯度算子检测出裂纹边缘并对其进行多项式拟合，得到定位准确、连续、独立的裂纹边缘图像。CT图像的旋转实验验证了该算法的鲁棒性，而与Earlace算子、Canny算子和Mallat小波方法的对比实验则证实该算法具有较强的抗噪声能力。     

基于HALCON的锥形表面小孔测量

为解决等离子切割保护帽表面小孔尺寸的测量问题,提出一种区域分割与RANSAC算法联合拟合圆的方法。首先提取出小孔区域,再用二阶高斯函数导数计算出小孔的边缘点位置。选用矩形分割法对边缘点进行阵列分割,以矩形区域中两个边缘点连线求半径,生成一个假定的圆模型方程,再将其他边缘点代入圆模型中,判断该点是否为圆模型的解,运用RANSAC算法迭代计算出最优圆模型,最后使用HALCON软件完成拟合测量。实验结果表明,该测量方法能更准确地识别边缘轮廓,与最小二乘法对比,拟合圆弧更加接近实际轮廓。在测量中使用标定板和游标卡尺进行标定,适合于实际检测。