一种基于K-L变换和支持向量机的图像分割算法

提出了一种基于K-L变换和支持向量机结合的图像分割算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用可K-l变换对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对两类不同的样本采样学习,最后进行分类判断。实验结果表明,该算法能够较好地实现图像的分割,有着深入研究的价值。     

基于图像融合分割的实木地板表面缺陷检测方法

针对实木地板表面缺陷检测速度慢、精确度低的问题,设计了实木地板视觉检测分选系统,并提出一种基于图像融合的区域生长分割方法。分割方法首先提取缺陷的R分量图像并进行图像缩小,在低维图像空间内运用区域生长方法完成缺陷的快速定位;利用梯度信息插值对缩小图像进行放大复原,并对缺陷进行标记生成参考图像;应用小波变换检索标记参考图像的边缘,以边缘像素点为种子在原图像进行禁忌快速搜索,实现缺陷区域的快速、精准分割。对20幅含有活节、死节、裂纹的样本图像进行了缺陷在线测试,平均分割时间为13.21 ms,缺陷分割区域的准确率达到96.8%。     

基于POBT的空瓶规则纹路区域缺陷检测

现有的玻璃瓶瓶身质量检测方法中,缺乏对有纹理图案的玻璃瓶的缺陷检测,针对这一问题,提出一了种仅基于相位变换(phase only based transition,POBT)的玻璃瓶纹理区域缺陷检测算法。该算法采用基于灰度投影的方法求取玻璃瓶瓶身中心坐标,利用基于相位的变换方法,通过归一化过程去除玻璃瓶规则纹路区域的低频纹路分量,仅保留下缺陷图像,应用概率修正自适应阈值分割方法对经过POBT变换后去除纹理留下的缺陷的图像进行分割,提取缺陷,并将该分割方法与3种传统型的方法进行对比。实验结果表明,该方法可实现瓶身规则纹路区域的高速高精度缺陷检测。     

基于红外热点的电力缺陷检测方法

针对直升机电力巡检拍摄到的实时红外视频序列,寻找定位高温点并实时反馈给控制系统,首先对其进行Hough变换检测输电线,然后采用Otsu自适应阈值算法对红外图像中的热点区域进行分割,提取出缺陷区域,接着利用SIFT特征匹配识别红外图像中的绝缘子,最后对缺陷进行分类和分级。实验证明该算法发热点定位准确率较高,可智能识别缺陷,减轻了人工作业负荷。     

基于自适应小波变换的陶瓷瓦鼓包检测方法

瓷砖表面缺陷检测是瓷砖生产过程中不可缺少的环节，针对具有复杂立体纹理干扰的陶瓷瓦表面鼓包缺陷，为了满足自动化检测的需要，本文提出一种基于自适应小波变换的陶瓷瓦表面鼓包检测算法。首先，提取出陶瓷瓦的红色通道图像，并进行高斯滤波的预处理，抑制噪声；其次，采用自适应小波变换、线性中值滤波的方法增强鼓包与背景区域对比度；最后，利用二值化和形态学的方法，得到鼓包区域的信息。实验结果表明，该算法可以检测具有复杂立体纹理干扰的陶瓷瓦表面的鼓包缺陷，检测准确率达到了98.5%，召回率达到了95.0%。     

CFRP/Al蜂窝结构缺陷红外热图特征的多结构形态学-PCNN识别

CFRP/Al蜂窝结构在制备和长期服役过程中易产生脱粘、分层、积水等缺陷,因此采用红外热波无损检测技术对其状态进行检测尤为重要.在采集CFRP/Al蜂窝结构缺陷红外热图像序列的过程中,存在着较大的背景噪声,容易产生对缺陷的检测效率低、对比度差等问题.为了提高缺陷检测效果,采用主成分分析算法对去除背景后的红外图像序列进行缺陷特征信息降维处理,有效滤除红外图像序列中的不均匀背景噪声.结合多结构形态学和脉冲耦合神经网络(PCNN)混合算法对缺陷区域进行图像增强和图像分割来提取缺陷区域.实验结果表明,采用上述方法,能够进一步地滤除红外图像的不均匀背景噪声,改善缺陷区域提取效果,有效提高缺陷检出率.     

基于机器视觉的化成箔缺陷在线检测系统设计

针对目前化成箔缺陷检测效率低、劳动强度大、检测精度差等问题设计了基于机器视觉的化成箔缺陷在线检测系统。本系统针对图像对比度较低的化成箔,根据不同类型缺陷所需的不同条件光照效果,采用了特定的光源光照方式,使用高性能(CCD)工业相机实时自动获取化成箔的图像,以 OPENCV处理函数库为基础,采用 VS2008平台编写可视化操作界面,结合后续处理算法对化成箔的各种缺陷进行检测。后续图像处理部分,运用 CLAHE 与 Niblack局部自适应二值化相结合的方法,配合Blob分析较为准确地实现了缺陷区域分离算法;运用霍夫变换与掩膜相结合的方法实现了边缘区域背景去除算法。经过在化成箔生产线上的大量实验结果表明,该系统能准确地完成缺陷的在线检测。     

基于Gabor小波和加权马氏距离的带钢表面缺陷检测

针对现有带钢表面缺陷检测方法检测率低,难以满足高质量带钢生产的需求。本文融合Gabor小波变换和加权马氏距离阈值化方法,提出了一种新的带钢缺陷检测算法。首先通过实验获取Gabor滤波器一组最优参数,对采集到的样本图像做Gabor模板卷积,得到边缘图像。然后对图像像素点进行加权处理,重新估计马氏距离的协方差矩阵,增大感兴趣区域像素点权重,得到任意灰度值样本与总体样本加权的马氏距离,增强了目标缺陷的边缘特征。最后利用连通区域标记法,搜索并标记带钢缺陷位置,完成了缺陷检测。实验对比表明本文提出的带钢缺陷检测新算法检测率为94.13%,漏检率为4.87%,验证了算法的有效性。     

离散小波变换和混沌结合的数字图像水印算法

提出了一种基于离散小波变换和混沌理论的数字图像水印算法.在水印嵌入过程中,首先对原始图像进行离散小波变换,提取其低频部分作为嵌入区域;然后利用混沌系统产生的混沌序列对水印进行加密,再将加密后的水印进行小波变换并提取其低频部分;最后将加密水印的低频部分嵌入到原始图像的低频部分中.水印提取过程需要原始载体图像,是一种明检测.通过水印相关系数NC和峰值信噪比PSNR评价水印算法性能.实验结果表明,提出的算法可以抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等攻击,图像水印效果很好.     

钢轨表面缺陷检测机器视觉系统的设计

设计了动态阈值分割算法和缺陷区域提取算法,对钢轨表面掉块、表面裂纹两类典型缺陷图像进行处理,可以准确提取缺陷区域,标定缺陷位置,并统计缺陷特征。搭建了在线钢轨探伤模拟平台,通过高速线阵相机和辅助光源获取图像,由千兆网传输到工控机中,利用Halcon和Visual Csharp编写上层图像处理软件进行在线检测。模拟钢轨探伤实验可以在最快100 km/h速度下,准确的发现钢轨样品表面宽度1 mm的裂纹缺陷,并记录缺陷所在位置。     

一种适用于单相电压的改进电压暂降检测算法

针对目前电压暂降检测方法存在的的精确性低、实时性较差的缺点,提出了一种基于改进dq变换与顺序形态滤波器相结合的暂降检测新方法。研究论述了改进dq变换用于电压暂降检测的算法基本原理,介绍了顺序形态学概念,并由此基础设计了形态学滤波器,同时阐述了滤波器参数的选取方法。通过设置不同的信噪比与超前角度,仿真论证了新方法在理想条件和非理想条件下的暂降检测效果,并与传统方法进行了比较和分析。证明了新方法可以更高效精确地检测到暂降的特征值和起止时间。     

基于优化TQWT和LE的变压器绕组状态检测

为实现短路冲击下变压器绕组状态的准确检测,提出了优化可调品质因子小波变换(TQWT)和拉普拉斯特征映射(LE)相结合的方法对变压器短路冲击下的振动信号进行分析。提出归一化奇异值熵作为TQWT分解过程中关键特征参数的选取准则,然后对TQWT分解后的振动信号子带能量序列进行LE,用以获取表征绕组状态的振动信号敏感特征。对某110 kV变压器短路冲击试验下振动信号的计算结果表明：优化TQWT算法可有效提高短路暂态振动信号分解的准确性,经LE获取的振动信号敏感特征可更加清晰地反映变压器绕组机械状态的劣化过程。当特征向量距离的变化超过3倍时,需要重点关注变压器绕组状态,从而为变压器绕组状态检修策略的制定提供依据。     

基于小波和短时傅里叶变换的电网谐波分析

为了测量电网中的波动谐波,将小波变换和短时傅里叶变换方法相结合用于电网谐波分析。通过小波变换设计出一组带通滤波器来分离出基波和各次谐波,并采用短时傅立叶变换计算出基波和各次谐波的幅值、频率和相位。仿真结果表明,当信号中存在高斯白噪声时该算法仍可准确检测出基波和2到63次谐波的幅值、频率和相位,且算法简单易于实现。     

基于CWT和DWT相结合的谐波检测

提出了一种基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)相结合的电力系统谐波检测方法。首先利用CWT系数的幅值来检测谐波频率,该过程不用事先根据谐波次数确定分解层数,而只是确定尺度范围及步长,即可得出各次谐波频率。然后根据确定的谐波成分利用DWT来检测谐波幅值,并通过Matlab软件进行了仿真分析。仿真结果表明该方法有效地解决了基于离散小波变换的谐波检测方法中谐波次数未知而无法确定分解层数的难题,并能精确可靠检测各次谐波频率和相应的幅值。因此,CWT和DWT相结合是一种有效的电力系统谐波检测方法。     

三角样条调频小波变换的电机轻微故障定位

实小波变换只能提取信号的幅值特性，而电机轻微故障信号的小波幅值很小，因而用实小波变换有时很难检测到故障的发生，复值小波不仅能提取信号的幅值特性，还能提取信号的相位特性，进而在轻微故障信号的小波变换幅变化不太明显的情况下，利用相位变化的特性也能准确判断微弱故障信号的突变点，文章将线调频小波变换应用到电机微弱故障的诊断中，取二阶三角样条小波作为窗函数，并令q=0得到简化的二阶三角样条调频小波，提取故障信号的相位特性，成功地确定了微弱故障信号的突变点。     

一种改进的印刷丝网布疵点快速检测算法

为提高印刷丝网布疵点检测的速度和准确性,提出了一种基于傅里叶变换和改进阈值分割的印刷丝网布疵点的检测算法。以无图案的印刷丝网布为研究对象,首先对采集到的印刷丝网布图像进行傅里叶变换,得到印刷丝网布图像的频谱图;然后利用Butterworth低通滤波器对频谱图像进行滤波,滤除傅里叶空间的高频分量;最后对逆变换得到的滤波图像进行改进的迭代法阈值分割,从而实现印刷丝网布的疵点检测。实验结果表明,该算法能够实现脏污、划痕、飞丝、破洞等常见疵点的快速准确检测。     

奇异值分解理论和小波变换结合的行波信号奇异点检测

准确检测故障行波信号的奇异点是行波故障测距的关键。现场故障行波信号通常含有大量噪声,有些情况下单独使用传统的小波变换将不能有效检测到信号的奇异点。为解决强噪声情况下故障行波信号奇异点的检测问题,提出了基于奇异值分解理论和小波变换的故障行波信号奇异点检测方法。通过构造重构的吸引子轨迹矩阵,并由Frobenious范数意义下的最佳逼近矩阵可以得到除噪后的信号序列,对所得信号序列进行奇异性检测得到信号序列奇异点。仿真结果表明,该方法在强噪声情况下可以去除噪声影响,并且保持信号的奇异性,准确检测到信号的奇异点。     

一种利用小波原理防止差动保护误动的新方法

外部发生短路故障时，由于电流互感器饱和引起的暂态不平衡电流造成的差动保护误动作，是一个值得仔细研究的重要课题。文中提出了一种应用小波变换原理提取和分析故障发生时刻及电流互感器饱和后故障相电流波形与差流波形的暂态特性，有效地防止因电流互感器饱和造成的差动保护误动作的新方法。     

基于Radon变换的机织物纬斜检测方法

利用图像处理技术分析纺织品的参数、确定其品质是纺织工业领域的一个发展趋势。为了准确检测织物的纬斜角度,提出了一种基于Radon变换的机织物纬斜检测方法。通过全1矩阵补偿织物图像的Radon变换,使其方差-倾角特性曲线呈现单一的峰值特性,将纬斜检测问题转化为峰值搜索问题,提高了检测的可靠性。提出了一种变尺寸搜索算法,利用图像尺寸的变化加快了纬斜检测速度,减少了检测耗时。实验结果表明,在合理的参数配置下,该方法用于检测机织物纬斜,能够确保不大于0.15°的检测误差,单次检测耗时不超过30ms。     

EMD小波变换水轮机故障奇异数据还原研究

水轮机组状态监测数据由于受到传感器、测量条件、环境等因素影响会造成数据失真,产生众多奇异点,对正确分析机组运行状态十分不利。本文提出通过经验模态分解与小波变换相结合的方法来分析水轮机故障信号的奇异性,该方法将原始信号经验模态分解后,利用小波变换检测出信号中的奇异点,并将剔除奇异点的信号重构,通过重构信号对机组进行分析。实例仿真表明,与直接对原信号进行小波分析相比,该方法提取的奇异性特征明显并能准确重构,在采用通用传感器信号准确描述机组状态和正确认识机组故障上有较好的应用价值。