基于Radon小波低分辨率的织物疵点检测算法

针对纺织过程中可能出现的瑕疵问题,提出了一种新的织物疵点分割方法--四分法和织物疵点特征提取方法--Radon小波低分辨率特征(RWLRC)。该算法先将织物图像经过Gabor滤波器预处理,再将预处理之后的织物图像等分成四部分,通过4部分的最大值与最小值确定阈值并分割。将疵点形状的二值图像进行Radon变换并得到特征曲线,应用Mallat塔式分解算法进行特征降维,最后由神经网络进行状态识别和特征分类。实验结果表明,四分法无需与正常织物对照分割,具有自适应性,Radon小波低分辨率特征的特征值只有3维,具有特征维数低、疵点形状描述准确等特点,所提方法可以有效检测与识别缺纬、缺经、油污、漏洞等常见疵点。     

基于图像距离差的织物疵点检测算法

本文将机器视觉与数字图像处理技术引入到织物疵点检测中,提出了一种织物疵点检测算法——图像距离差算法。该算法可使用户根据织物的类型,自行设置相应的疵点检测控制参数,能够检测出三十多种常见的疵点。实验证明该算法具有识别正确率高,识别速度快等优点。     

MATLAB图像处理技术在针织物疵点检测中的应用

介绍了使用MATLAB的图像处理工具箱,先对扫描的织物图像进行预处理,以检测传统的织物疵点。对多种疵点检测算法进行了分析和比较,将织造过程中产生的对劈缝、浆斑、断经等3类最常见疵点成功地进行了检测识别。     

基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测

为提高织物疵点自动检测的准确度,提出一种基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测算法。以平纹、斜纹织物为研究对象,对织物图像进行傅里叶变换,得到织物图像的频谱图;定位频谱中的特征峰点,提取表征图像灰度、纹理的五个特征值;以正常织物为模板,计算待检图像特征值与模板图像特征值之间的相关系数,确定用于识别织物疵点的阈值,来实现织物疵点检测。实验结果表明:当阈值设定为0.80时,该算法能够实现稀密路、断经、吊经、纬缩、破洞等常见疵点的准确检测。     

基于频域分析的毛巾织物疵点检测

本文针对毛巾织物的疵点检测进行研究。通过研究分析发现,大部分毛巾织物的疵点主要集中在毛巾表面的毛圈特征上。本文根据疵点和毛圈轮廓特征的频谱特性进行疵点检测,提出了基于频域分析的毛巾织物图像疵点检测算法。以毛巾织物图像频谱的能量统计特性作为疵点检测的特征向量,采用了支持向量机(SVM)作为疵点分类识别算法。matlab仿真实验表明,可以达到平均95%的毛巾织物疵点识别率,说明该频域能量特征提取方法在对纯色毛巾织物的疵点检测上简单有效。     

基于小波分析的织物疵点自动检测方法研究

本文提出了一种织物疵点自动检测方法,用具有高分辨率的CCD摄像头在可移动云台及可调标准光源的照射下捕获织物图像并存储,然后使用数字图像处理方法和小波变换技术将织物图像中的疵点部分分离出来进行识别。该方法其具有检测速度快、定位准确等优点。     

基于纹理边缘周期性与局部方向性的织物疵点检测

根据织物纹理图像自身的特点,提出一种基于纹理边缘周期性与局部方向性的织物疵点检测新方法。通过正常纹理边缘的周期性与方向性特征剔除同类有疵点纹理图像的背景纹理信息,突出疵点信息,进而快速有效地检测出无特定方向的织物疵点。经过对大量常见织物疵点图像的检测实验,表明该方法对于纹理边缘清晰、方向一致性较好的织物疵点图像具有较好的检测效果。     

联合LBP与SOM的多分辨率织物疵点检测

提出了一种联合LBP与SOM的多分辨率织物疵点检测方法。首先应用图像金字塔将织物图像进行降级分解,得到不同分辨率的图像,再对每一级的图像分别应用局部二进制(LBP)算子进行处理,提取特征后送入事先训练好的自组织映射神经网络(SOM)进行识别,最后再对已识别的多级图像进行融合,计算连通区域的周长和面积去除孤立点后得出最终的检测结果。实验结果表明,该方法检测速度快、检测效果好,适用于不同疵点类型的各种检测。     

基于PCNN的织物疵点边缘检测

由于纱线的螺旋性、粗细不匀和织物的柔性形变,使得织物的纹理带有较大的不规则性。 用基于特征或模型的分割方法识别织物纹理图像的疵点,效率较低,准确性较差。针对这个问题,提 出了一种基于PCNN的算法,它利用织物表面疵点区域的灰度强度不同于织物表面图像的灰度强度, 根据PCNN神经元是否点火,来获取织物疵点信息;然后将所提取的特征点按作用范围膨胀,并用 CANNY算子分割出织物疵点,提取织物疵点边缘。实验证明这种方法能有效地获取织物疵点特征, 并得到较为理想的边缘检测效果。     

基于视觉感知机制的织物疵点轮廓检测

针对传统人工织物疵点检测存在的误检及低效等问题,提出了一种基于视觉感知机制的自适应织物疵点轮廓检测方法.首先,模拟视觉系统中视网膜感受野对视觉信息的处理机制对织物疵点图像进行滤波及疵点增强;其次,依据初级视皮层(V1)区对视觉信息响应的方向选择性机制构建织物疵点图像边缘检测模型,实现对织物疵点图像的边缘检测.最后,采用自适应阈值选择的方法对检测到的边缘进行二次处理,获得织物图像疵点的轮廓.为验证本文方法的有效性和准确性,对4类织物疵点图像进行测试,并定性和定量两方面进行比较分析,结果表明文中提出的方法能够较好地检测出织物疵点轮廓信息,不仅可以得到质量较高的织物疵点轮廓图像,而且在整个检测过程中能够自适应的选择参数,避免受人的主观因素影响,具有实际的应用价值.     

基于 ADSP-2181 的 PCB标志定位系统

结合当前电子技术和图像处理技术的最新发展,设计了一种采用ADSP-2181数字信号处理器建构的图像检测定位的硬件平台,以满足图像检测的工业应用需要。运用并行数据流的分析方法系统论证了ADSP-2181作为图像检测系统核心处理器方案,提出了系统的数据流模型和控制模型,并以此设计实现了一个较高性能的硬件系统,具有视频图像获取、实时显示、图像处理和图像检测等多种功能。从PCB自动检测的标志识别及定位的需要出发,提出了适合硬件处理的Hough变换算法进行PCB圆形定位标志的检测,并给出了实验结果。     

Nondestructive evaluation sensor fusion with autonomous robotic system for civil infrastructure inspection

Civil infrastructure inspection is crucial to maintaining the quality of that infrastructure, which has a great impact on the economy. Performing this inspection is costly work that requires workers to be trained on how to use varying technologies, which can be error prone when performed manually and can result in damage to the infrastructure in some cases. For this reason, nondestructive evaluation (NDE) sensors are preferred for civil infrastructure inspection as they can perform the necessary inspection without damaging the infrastructure. In this paper, we develop a fully autonomous robotic system capable of real‐time data collection and quasi‐real‐time data processing. The robotic system is equipped with several NDE sensors that allow for a sensor fusion method to be developed that successfully minimizes inspection time while performing adequate inspection of areas that require more in‐depth data to be collected. A detailed discussion of the inspection framework developed for this robotic system, and the dual navigation modes for both indoor and outdoor autonomous navigation is presented. The developed robotic system is deployed to inspect several infrastructures (e.g., parking garages, bridges) at and near by the University of Nevada, Reno campus.     

Detecting healthy concrete surfaces

Teams of engineers visually inspect more than half a million bridges per year in the US and EU. There is clear evidence to suggest that they are not able to meet all bridge inspection guideline requirements due to a combination of the level of detail expected, the limited time available and the large area of bridge surfaces to be inspected. Methods have been proposed to address this problem through damage detection in visual data, yet the inspection load remains high. This paper proposes a method to tackle this problem by detecting (and disregarding) healthy concrete areas that comprise over 80–90% of the total area. The originality of this work lies in the method’s slicing and merging to enable the sequential processing of high resolution bridge surface textures with a state of the art classifier to distinguish between healthy and potentially unhealthy surface texture. Morphological operators are then used to generate an outline mask to highlight the classification results in the surface texture. The training and validation set consists of 1028 images taken from multiple Department of Transportation bridge inspection databases and data collection from ten highway bridges around Cambridge. The presented method achieves a search space reduction for an inspector of 90.1% with a risk of missing a defect patch of 8.2%. This work is of great significance for bridge inspectors as they are now able to spend more time on assessing potentially unhealthy surface regions instead of searching for these needles in a mainly healthy concrete surface haystack.     

基于OpenFlow的SDN状态防火墙

提出了一种基于OpenFlow的状态检测防火墙系统,该方案通过在SDN控制器和交换机中添加状态表和变换流表,并根据包的类型分别制定相应的状态转换规则,实现对SDN网络状态的监测。最后,在开源控制器Floodlight和Open vSwitch上实现了一个基于状态检测的防火墙系统,并对该防火墙的性能进行了评估,结果表明基于OpenFlow的SDN状态检测防火墙能够识别不同类型的包并实现现有SDN防火墙不能实现的基于状态的细粒度访问控制。     

基于最优形态学滤波的面料缝纫加工检测

为了对服装加工质量进行自动检测,提出了一种对针织面料缝纫加工的疵点进行自动检验的方法。该方法首先基于遗传算法进行结构元素的寻优,然后通过图像的数学形态学滤波处理来消除面料组织的正常纹理对图像分割的干扰;最后利用灰度阈值实现图像分割来得到表现缝线和加工疵点特征的二值图像。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于GPS和GIS技术的公交车辆实时监控系统的设计与实现

本文介绍了一种基于GIS和GPS技术的实时监控公交车辆的位置和运行状态的方法。在利用GPS系统对车辆的精确定位基础上，进一步利用GIS提供的强大的地图显示功能，在电子地图上动态显示公交车辆的位置，查询有关某一车辆的信息，以实现车辆的实时监控，为交通管理系统智能化和动态跟踪车辆的实现提供了有力的保证。     

矿井提升机钢丝绳在线无损检测系统的设计及应用

介绍了钢丝绳弱磁检测原理,阐述了矿井提升机钢丝绳在线无损检测系统的构成及工作原理。应用结果表明,该系统能够精确地检测出矿井提升机钢丝绳的内、外断丝及损伤状况,检测效率高,且有效节约了用绳成本,大大降低了检测能耗。     

基于磁敏的精密电感测试技术

本文提出了一种可籍精确测定电感线圈接近待测零件后的阻抗变值，来判定工作有无缺陷的无损测试技术，并着重介绍了可精确测定电感线圈阻抗变值的电路分析计算基础。若改用１００ｋＨｚ以上的激励电源后，这一技术，凭藉趋肤效应，不仅可以用于内在缺陷检测，而且还可以用于物体形状的检测。     

多通道超声系统在管道内检测中的应用

多通道超声自动检测是管道腐蚀内检测的关键技术。根据管道内检测的要求,研制了具有20个探头的数字式多通道超声管道内检测系统。检测系统采用主从结构,检测板卡通过PCI总线与嵌入式计算机通信,并利用高速切换开关扩展通道数。超声回波信号处理采用Burg最大熵谱估计法,得到管道壁厚数据。经标准实验管段检测证明,检测系统能够检测管道内外腐蚀缺陷,数据采集、处理、存储及图像显示满足管道内检测要求,应用前景较好。