基于二氧化硅高温熔化研究铁尾矿的回收分析

对SiO_2高温实时动态数据的分析,为铁尾矿的综合回收利用提供一定的解决方案。使用减去背景图像的序列图像对图像进行分割,然后将其二值化以获得与SiO_2对应的像素点的位置。在后处理过程中,使用聚类分析模型去噪;神经网络用于自动识别二氧化硅。其次建立一个表示SiO_2的边缘轮廓特征指数,通过二氧化硅的位置,然后可以根据位置计算出二氧化硅轮廓的距离指数。根据特征值表估算二氧化硅的实际熔融速率。最后使用定义为回归变量的无量纲参数建立多元回归模型,然后估算粒子体积,获得质量以找到实际的熔化速率。     

基于L1L0层分解模型的家具死节缺陷图像分割

针对成品家具中的表面死节缺陷,提出一种基于L1L0层分解模型与主动轮廓模型的死节缺陷图像分割算法。将RGB彩色图像转换成Lab图像,对Lab各通道灰度图进行L1L0两层分解,得到分解后的低频灰度图与高频系数图;并用主动轮廓模型对各低频灰度图进行分割得到Lab多通道的二值图。最后对多通道的二值图进行比较,选择b通道二值图作为图像最终分割结果,得到死节缺陷目标。试验结果表明,提出的算法能降低复杂背景噪声,分割效果好,能很好地提取家具表面死节缺陷,性能优于传统的Otsu方法。     

基于改进分水岭算法的粘连大米图像分割

大米检测过程中大米图像籽粒粘连给后续大米检测、分析等处理带来较大困难,为此提出了一种有效的改进分水岭分割算法,先对二值图像采用不同的结构元素作极限腐蚀形成不同的距离图,再对这些距离图分别利用分水岭算法得到分水岭图像,最后提取真实分水岭得到最终分割图像,并与其它分水岭算法相比较。实验结果表明,该算法既能更有效地分割粘连颗粒,又能有效地抑制过分割现象。     

基于Gabor函数变换的棉花疵点检测技术的研究

棉花中疵点的存在会对后续加工过程造成许多不可控因素,因此对棉花疵点进行准确检测具有重要意义。本文以Gabor函数变换得到的Gabor滤波器为基础,设计5尺度4方向上共20个滤波器,分别通过损失评价函数和最小二维熵值来进行最优尺度和最优方向的选取。使用最优Gabor滤波器来提取幅值特征图,接着进行分割得到目标图像,最后对目标图像进行形态学滤波处理,完善细节并剔除部分误差。结果表明,该算法可以有效地检测出常见的棉花疵点。     

基于Matlab的混纺纱横截面切片图像客观分析法

根据毛粘混纺纱横截面切片图像,应用Matlab对纱线组分进行有效的分割,讨论了在分割图像处理中关键参数选取的客观性.包括:根据切片灰度图像盲孔特征,应用最大类别方差法(Otsu法)确定二值化域值;应用regionprops函数的Solidity属性,通过区域面积随Solidity阈值分布频率图,确定区分纱线不同组分的Solidity域值.这2个关键参数确定方法比较客观,实践中获得了符合实际的图像预处理和分割效果.     

液滴撞击热多孔介质表面的数值模拟

为了探究液滴撞击热多孔介质表面的热流耦合问题,笔者建立了三角锯齿模型来表征多孔材料的表面粗糙度,运用二维轴对称模型来简化三维问题的计算.运用流体体积法(volume of fluid,VOF)来追踪液滴变形过程中两相界面的变化,运用RNG k-epsilon模型来计算湍流的影响.研究结果表明:液滴的We数越大,润湿能力...     

基于贝叶斯方法的山羊绒与细羊毛的鉴别

根据细羊毛与山羊绒的鳞片形状与结构特征的不同,提出智能识别2类纤维的方法。通过CCD系统获取2类纤维的灰度图像,采用图像技术将灰度图像处理成单像素宽度的二值图,从二值图中提取描述2类纤维鳞片形状特征的4个比对指标。在样本数据库上基于4个比对指标的统计假设建立辨识细羊毛与山羊绒纤维的贝叶斯分类模型。仿真结果表明:该模型具有较好的纤维鉴别能力,对山羊绒纤维的识别准确度达到83%,对细羊毛则达到90%;并且随着参数的增加,模型有进一步提高鉴别精度的可能。     

基于小波能量的簇绒地毯跳纱疵点的检测方法

针对簇绒地毯中存在的跳纱类疵点提出了一种基于小波能量的疵点检测方法。该方法首先使用CCD相机对地毯图像进行采集,然后将采集到的地毯图像进行滤波处理,并用三层小波对其进行分解,通过提取分解得到的细节子图的能量值和正常地毯图像细节子图的能量值的比较来判断正在测试的图像中是否含有疵点;对于有疵点的地毯图像使用Otsu法进行阈值分割二值化,并进一步使用闭运算消除二值化图像中存在的噪点,突出疵点部分。最后通过实验验证了此方法的可行性,所提出的方法可以有效地将地毯图像中的跳纱类疵点检测出来。     

纸病图像检测与分割的二阶段方法

提出了纸张表面纸病检测与分割的二阶段新方法.通过对纸张微观结构中纤维分布的分析,由统计学分析原理建立了纸病图像的二阈值分割法,利用质量控制图结合具体纸样进行了纸病特征的提取,利用数学形态学操作对二值图像进行了滤波和分割检测.结果表明:二阶段分割阈值检测方法对纸病图像的分析十分简单、有效.     

基于信息熵的喷水织机织物疵点检测

为实现喷水织机织物上疵点的有效检测及疵点准确定位,本文提出一种基于二维信息熵的特征显著图的疵点检测方法。将待检测织物图像使用改进的同态滤波进行预处理,改善图像因光照不均对疵点检测产生的影响;利用图像基元信息熵与图像纹理的关系引入二维熵来反映图像纹理的空间分布,计算每个重叠的图像基元的信息熵,并把该熵值作为中心像素的灰度值,经归一化后生成一幅特征显著图;最后对显著图进行阈值分割得到疵点的轮廓,同时通过显著图得到径向投影差分序列对织物图像进行疵点判别。结果表明,本方法能够有效地抑制织物中重复的纹理背景,突出疵点部分,实现疵点区域的准确定位。     

基于颜色特征的含黄曲霉毒素玉米颗粒的检出方法

为快速准确识别出感染黄曲霉毒素的玉米颗粒,基于黄曲霉毒素在365 nm紫外光照射下可发出黄绿色荧光(bright greenish-yellow fluorescence,BGYF)的特性,提出了一种以颜色为特征量的感染毒素颗粒的检出方法。首先针对同一组玉米颗粒样本分别获取其在紫外光和可见光下的2幅图像,对可见光图像进行二值化、颗粒区域填充等预处理操作,得到玉米颗粒的轮廓与位置信息;然后将进行彩色增强后的紫外光图像与预处理后的可见光图像掩膜;最后在掩膜图像中通过RGB模型中G通道下的阈值作为分割参数识别玉米颗粒上的感染区域。结果表明,所提出的识别方法对能够发出荧光的含黄曲霉菌玉米颗粒识别准确率达到84%以上,对含有黄曲霉毒素的正确检出率可达77.8%以上,能够达到区分检测的要求。     

基于彩色图像处理的生丝截面特征参数提取

 通过将生丝包埋切片图像由RGB空间转化到HSI颜色空间,基于HSI颜色模型将具有某种色彩信息的生丝截面从背景图片中分离出来,并转化为灰度图像。利用边缘检测的方法,将生丝截面部分转化为二值图像,然后再根据所提取生丝部分的形状、大小等特征,利用图像膨胀和腐蚀的方法对二值生丝截面图像进行处理,从而得到完整的生丝截面图像,最后通过图像矩阵处理的方法得到评价生丝截面的特征参数。结果表明,该方法可以较准确地得到生丝截面的特征参数。     

固体颗粒-溶剂系统电导率理论研究

在以前的实验工作中,溶胶体系的电导率作为固体颗粒在溶剂中分散均匀性的检测,已经得到论述.在理论工作方面,一个数学模型已经建立,即溶胶体系的电导率可以通过电流通过平行电极间的最短距离来描述.利用已建立的该最短距离随颗粒半径及颗粒个数变化的理想二维数学模型,在平行电极间距恒定、颗粒面积分数不变的条件下,研究了最短距离随颗粒半径变化而变化的情况.结果表明,颗粒个数增加,半径变小(或半径变小、颗粒个数增加)所求最短距离L变大,变大的速度较慢.最短距离的增加和颗粒个数的增加(或半径的变小)近似成正比.反映到实验上为溶质变细,溶液的电导率下降.     

基于关键点保留的大米二值图像细化算法

传统的图像边缘检测算子一般都只能得到多像素宽度的边缘,这为后续的图像处理带来了一定困难。对大米二值图像的细化的程度直接影响颗粒特征的提取以及颗粒的识别,这也是开发大米检测系统软件部分又一个关键的课题。结合边缘走向趋势的估计技术以及对关键点判断的方法,提出一种新型的边缘细化算法—保持关键点的边缘细化算法。实验证明该算法能在保持边缘原有信息(连通和走向)的前提下,以较小的计算开销,满足物体骨架单像素宽为1的细化要求,实用性比较强。     

软X射线农畜产品质量无损检测数字图像处理技术的应用研究

合适的管电压和管电流是农畜产品质量无损检测获取X射线图像的关键,农畜产品的X射线图像有其独有的特征,应用合适的数字图像处理技术对采集的农畜产品X射线图像进行处理是辨别异物的最主要途径,基于朗伯定律的图像灰度值模型同样在苹果中得到了验证,图像噪音去除,图像增强,物体轮廓的提取等数字图像处理技术在农畜产品异物检测中的应用有助于进一步分辨异物.     

玉米霉变及黄曲霉毒素的图像处理检测方法

为准确快速识别出仓储玉米是否包含霉变以及感染黄曲霉毒素的玉米颗粒,提出基于图像处理技术的定性、定量检测方法。基于感染霉菌的玉米颗粒表层会发生颜色褐变、发黑等特点,通过MATLAB对灰度图像二值化、区域填充、去干扰、连续膨胀等操作,统计出霉变颗粒数目;同时,基于感染黄曲霉毒素的玉米颗粒在365 nm紫外光照射下会发出独特的黄绿色荧光(bright greenish-yellow fluorescence,BGYF)特性,通过对彩色图像进行增强、形态滤波、彩图二值化、去除干扰、图像连续膨胀等,统计出感染黄曲霉毒素玉米颗粒的数量。用4组共112粒玉米对所提方法进行检测验证的结果表明,霉变玉米颗粒的正确检出率达93.75%以上,感染黄曲霉毒素玉米颗粒的正确检出率亦可达87.5%以上,能够达到区分检测的要求。     

图像浮雕及其在防伪印刷中的应用

图像浮雕是指通过一定的特殊处理,改变二维平面图像中的有效内容和物体的边缘或者特定区域的颜色值,增强图像的立体显示效果。本文中,基于孔斯面片理论,提出了一种新的矢量图像浮雕算法,即通过矢量线条的局部变形来再现图像的雕刻般的凹凸效果。实验表明,通过上述方法得到的图像浮雕图案克服了现有算法中固定浮雕角度偏移的缺陷,所表现的浮雕凹凸效果更加细腻,既能达到美观的艺术效果,同时作为一种非常重要的版纹防伪元素在防伪印刷中有着广泛的应用价值。     

纱线毛羽路径匹配追踪检测

针对现有纱线毛羽检测方法无法有效检测弯曲毛羽和交叉毛羽的缺陷,提出一种基于图像法的纱线毛羽路径匹配追踪算法。将采集到的纱线毛羽图像通过预处理、骨干化处理获取毛羽骨干图像,以毛羽端点作为起始点,对其八邻域像素点进行判断获取新的毛羽路径点,重复对毛羽路径点邻域判断直到没有毛羽路径点存在。对毛羽交叉出现多路径点的情况,提出交叉匹配值指标,即根据毛羽交叉点前部分相邻毛羽路径点间斜率并分配动态权重得到毛羽局部斜度,利用交叉匹配值对多路径毛羽点进行匹配获取新的毛羽路径点,通过本文毛羽追踪方法获取毛羽像素数量并转化为毛羽长度。与人工法和投影法检测结果对比表明:本文毛羽追踪检测结果与人工检测毛羽结果误差在4%以内,有效解决了交叉毛羽和弯曲毛羽追踪检测问题,提高了纱线毛羽的检测准确度。     

基于语义分割的粮仓粮食数量变化动态监测方法

为了高效、准确且低成本的监测粮仓粮食数量变化情况,本文提出一种基于语义分割的粮仓粮食数量变化动态监测方法,利用深度学习技术对粮仓仓内摄像机采集的图像进行分析,实现对粮仓仓内粮食数量变化情况的动态监测,将监测结果与仓内近期业务数据进行比对,可及时发现违法违规行为的线索并预警,提高粮库清仓检查的针对性和效率。本文选取粮仓仓内监控摄像机采集的图像作为数据集,构建了基于DeepLabV3+的粮仓粮食数量变化动态监测模型,通过提取判断粮面变化的参照边界,利用参照边界像素值的变化判断仓内粮食数量变化情况,并通过引入基于MobileNetV2的特征提取网络,提高了模型识别的准确性和计算效率。实验结果表明,该模型平均交并比和平均像素准确率分别达到89.57%和94.53%,参数量为5.818M,MIoU分别比PSPNet模型和UNet模型高0.95%和0.88%。通过对50个粮仓的测试分析,模型识别得到的仓内粮食数量变化情况与实际情况的一致性为96%,验证了本方法的有效性,为粮仓粮食数量的动态监测提供了新的思路。     

基于外部特征及子带谱质心法的西瓜糖度检测

针对振动无损检测方法对硬件系统及测试条件要求较高,且实际应用系统设计很少的问题,开发便携式振动检测系统,对时间信号进行小波阈值去噪后,提取某特定西瓜品种的子带频谱质心,并提出横径的平方与纵径乘积作为体积参数。研究发现,子带频谱质心频率点与西瓜的质量、体积参数呈负相关,对激励力度依赖性较小。将质量、体积参数、子带频谱质心频率点作为变量,利用逐步多元线性回归分析和曲面建模,建立糖度检测模型。曲面建模法所建模型较好,确定系数达到0. 881 1,预测集样本的标准差RMSEP略大于校正集样本的,并且RMSEP和RMSEC均小于最大糖度的10%。该模型可以很好地利用216~268 Hz的子带频谱质心频率点对8~10成熟西瓜进行糖度预测。