基于调焦-Zernike矩算法的微小零件精确定位研究

为了提高微小零件精确定位的效果,采用调焦-Zernike矩算法。先建立粗、精结合的调焦函数,粗调焦函数基于Krisch边缘检测算子,精调焦采用Sobel算子;动态选择调焦窗口,增加修正因子避免目标变化对调焦清晰度评价函数的影响,改进经典爬山算法确定焦点的移动方向;改进Zernike矩基于目标点归一化确定最大外接单位圆,通过边缘参数判断像素为边缘点;给出了算法流程。试验仿真通过两个微型金属圆柱腔的自动对准和堆叠的微装配任务来分析算法的性能,结果显示调焦-Zernike矩算法获得的图像清晰,能够完全对准,该方法对非移动的微型金属圆柱腔坐标定位的x、y方向绝对误差最大值分别为0.032 5,0.032 1像素密度,定位精度高。     

起毛工艺后织物表面绒毛质量的视觉检测方法

为了客观评定起毛工艺后织物表面的绒毛质量,提出了基于机器视觉的绒毛质量检测方法。以光切成像原理采集绒毛轮廓图像,利用自适应图像分割方法对绒毛区域进行分割,采用改进的Zernike矩对绒毛与底布边缘进行亚像素定位,并以边缘点进行最小二乘法拟合,将拟合线作为评定绒毛厚度的基准线。通过基准线建立厚度参数模型和间距参数模型,定量描述绒毛表面状态。实验结果表明:该方法在传送速度为20 m/min,采样幅宽700 mm下,能够对织物表面绒毛质量进行客观评价,评定参数与人工检测结果正相关。     

基于修正不变矩的车标识别研究与实现

建立了基于修正不变矩的车标识别方法.该方法通过模板匹配定位车标大致区域,利用边缘检测对车标进行精确定位,计算待识车标的修正不变矩特征值,利用不变矩的最小距离进行车标识别.该法不受待识别车标图像大小以及变形等因素的影响,可以自适应地进行车标定位和车标识别.实验结果表明,与Hu不变矩相比较,修正Hu不变矩可以提高图像目标的识别率,有利于车标的识别.     

基于显著纹理特征的织物疵点检测方法

针对显著纹理背景下织物图像灰度级有限、对比度不明显致使目标疵点自动检测难度较大的问题,提出了一种用于显著纹理背景的织物疵点检测方法。首先,鉴于Tamura纹理模型具有分辨能力强、旋转不变性以及算法鲁棒性强的特点,提出了多尺度度量局部纹理粗糙度的改进算法,以增强纹理分辨能力;然后,结合织物疵点图像视觉显著性分析,基于局部纹理最佳窗口,通过提取与融合粗糙度、对比度和方向生成视觉显著性特征图,以显著突出织物疵点区。经TILDA织物纹理图库数据的实验测试,结果表明,与其他相关方法相比,此方法在有效抑制显著纹理背景的同时,检测的目标疵点具有较好的一致性和完整性。     

基于灰色关联分析和Zernike矩的图像亚像素边缘检测方法

图像边缘的检测质量直接决定后期对图像理解计算的精度。为了提高图像边缘检测精度,首先采用灰色关联分析算法检测出所有可能的边缘点,实现图像边缘的粗定位。然后利用Zernike矩算子实现图像边缘的精确定位。实验结果表明该算法能够有效地检测出图像的边缘信息,提高了图像边缘检测精度。     

一种基于指纹图像的数字水印算法

近年来,生物技术逐渐被应用于身份认证,其中指纹技术是最可靠的认证技术之一.本研究提出一种基于指纹图像的数字水印算法.首先,对指纹图像进行分割、归一化、增强和细化等预处理;其次,利用小波变换对载体图像进行分块;然后,通过对这些块的平均值进行量化来嵌入水印.提取水印也依赖于相应块的平均值,而不需要原始图像参与.本算法提高了水印容量,保证了水印的隐蔽性,同时对有损压缩、噪声、中值滤波和旋转等操作有较好的鲁棒性.     

纺织品疵点自动识别方法研究

疵点检测是纺织品质量检验中的重要一环,因织物的组织结构多样,不同织物表面的纹理特征具有较大差异,很难建立一种通用的数学模型来描述。介绍了一种基于SVM和自适应LBP算子的织物疵点识别方法。利用自适应LBP算子的灰度不变性和自适应纹理分析性能提取图像的归一化直方图特征参数,并将其作为支持向量机的输入参数进行训练,获得支持向量。然后将支持向量机作为分类器最终实现疵点图像的识别。实验表明,该方法的准确性较高,速度快,适应性强,是一种比较理想的织物疵点识别方法。     

基于修正直方图不变矩的零水印算法

为了降低基于不变矩的零水印算法的漏检率和误检率,提出了一种基于修正直方图不变矩零水印算法.该算法计算原始图像的直方图不变矩,并利用其构建零水印系统,然后用参考图像和测试图像之间的相关系数来修正直方图不变矩,利用修正后的直方图不变矩来检测水印.实验结果表明,本算法水印检测过程简单,具有较低的漏检率和虚警率,与传统的基于直方图不变矩的零水印算法相比,在抵抗常规信号处理和几何攻击方面具有较好的鲁棒性.     

基于Matlab的双线性插值算法在图像旋转中的应用

插值运算作为一种标准的运算方法在图像处理领域,尤其是在图像的放大、旋转和卷积处理过程中有着广泛的应用.本文提出了一种新的双线性插值算法,通过对超出图像边界的区域进行取模操作,实现图像阵的循环.采用Matlab编程实现该算法,并应用到图像旋转中.实验证明,用该算法旋转图像时,在特定角度(90.、180.和270.)可以完整显示原始图像;任意角度旋转时,可以看到超出图像范围的像素部分自动进入了斜线对侧,较好地显示出图像旋转的边界变化和旋转位置的循环.     

基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测

探讨基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测技术。为准确检测织物疵点,采用小波变换对预处理后的织物图像进行分解,小波分解后不同的子图像反应了织物的不同细节信息,从小波分解后的水平细节子图像和垂直细节子图像中提取特征参数,特征参数的提取采用灰度共生矩阵法,将提取到的特征参数送入训练过的BP神经网络,进行检测疵点,达到疵点织物融合、形态学和阈值处理并显示疵点的目标。实验证明:该方法行之有效。认为:寻找更适合的方法提取更有效的特征值和改进神经网络可以提高识别效率。     

基于三维荧光光谱的花生油掺伪快速检测研究

建立一种基于三维荧光光谱的花生油掺伪检测方法。以纯花生油和掺伪4种常见植物油的花生油为研究对象,将三维荧光光谱图处理转化为灰度图,利用Zernike图像矩直接提取三维荧光光谱灰度图的特征信息,得到的特征信息数据通过Xgboost算法和广义回归神经网络（GRNN）算法分别建立定性和定量掺伪判别模型并对其进行验证。结果表明：Xgboost算法可以有效地对掺伪的花生油进行鉴别,并准确解析其掺伪具体成分;GRNN算法可定量预测花生油掺伪含量,各检出限分别为掺伪大豆油0.2%、掺伪菜籽油1.5%、掺伪玉米油1.0%、掺伪葵花籽油0.5%。因此,该方法可对花生油掺伪进行定性和定量分析,具有快速、简便、灵敏度高等优点。     

傅里叶描述子在商标图像分类中的应用

针对单封闭轮廓的商标图像的分类,可以提取目标图像轮廓的傅里叶描述子作为特征向量,该描述子不会随着图像的旋转、缩放和平移而发生改变,把它作为形状特征描述来训练分类器。傅里叶描述子是商标图像外围轮廓较为重要的特征信息,体现着商标图像的全局特征。在支持向量机分类器的应用中不存在过学习和局部最小的问题,但其核函数及参数的选取尚没有较好的理论支持。     

Corneal wavefront aberration measurements to detect keratoconus patients.

Distortions of the cornea associated with keratoconus are the manifestations of increased level, compared to normal, of higher order aberrations. It is highly relevant to use corneal aberrations to describe the optical quality of the cornea. The aim of the current study was to develop a keratoconus detection scheme based on Zernike coefficients. The results showed that the best detector to differentiate between suspected keratoconus and normal corneas was vertical coma (Z(3)(-1)) (specificity 71.9%; sensitivity 89.3%). The results demonstrated an improved use of videokeratoscope as a diagnostic tool for keratoconus detection that can be used for all types of videokeratoscopes.     

筒子纱纱笼纱杆的定位检测方法

为提高筒子纱纱笼纱杆偏移程度的自动化检测率,同时解决磨损缺陷纱杆自动定位检测准确率低的问题,提出了一种改进的频率调谐显著性检测算法进行筒子纱纱笼纱杆定位检测。首先,利用纱杆杆头金属面反光的特点和纱杆距离底面较远的特点,利用环形光源局部照射提高目标与背景对比度。然后利用目标位于图像中心附近的先验知识设计了分块加权模板进行改进频率调谐显著性检测算法,计算图像显著度。将显著图像使用最大类间方差法进行自动阈值分割后得到二值图像,并通过形态学滤波剔除明显不是目标的区域,最后通过霍夫变换圆拟合得到最终纱杆杆头位置坐标。现场实验和对比算法表明:改进方法具有抗缺陷能力,同时具有抗光照变化能力,可应用于工厂白天和晚上光线变化场景的任务。     

产酮基还原酶基因工程菌培养温度和转速条件的优化

考察了27 ℃、30 ℃、33 ℃、37 ℃条件下酮基还原酶基因工程菌生长与产酶的影响。结果发现,37 ℃以下随着温度的升高,菌体产酶活性得到提升和提前,37 ℃条件下10 h最大酶活达到了157.5 U/mL。但是所有温度条件下的发酵后期,酶活都出现了下降,发酵后期转速的下降可能是一个原因。因此对37 ℃下不同恒定转速200 r/min、300 r/min、400 r/min、480 r/min的发酵条件进行了实验。结果发现,转速的恒定对于菌体酶活的积累具有重要意义,恒定转速480 r/min条件下酶活逐渐升高,20 h的酶活为217.1 U/mL。此研究确定了酮基还原酶基因工程菌发酵产酶的最佳温度和转速,并对酮基还原酶进一步的补料分批发酵优化具有指导意义。     

苹果籽油搅拌提取的工艺优化

探讨了苹果籽油的石油醚提取技术,建立了提取工艺的人工神经网络模型,研究了工艺模型的遗传算法优化技术。结果表明:影响苹果籽油提取得率的因素有温度,时间,液料比,搅拌转速;神经网络结构为4—5—1的模型能较为精确地拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出值与试验结果的相关系数为0.988;遗传算法优化出的最佳工艺参数为温度59.8℃、时间2.5 h、液料比11.9:1(mL:g)、搅拌转速1 107 r/min,该工艺参数下苹果籽油得率明显大于单因素和二次组合试验的结果,比最好的提高了11.8%。用神经网络模型描述提取工艺参数与提取得率之间的关系,用遗传算法优化,能设计出最佳的提取工艺参数。     

数字化功能信息纸张的产品建模与图像识别研究

利用Unigraphics NX软件进行数字化纸张的产品建模,主要针对在纤维成纸过程中基于点阵图形的数字化纸张信息的模拟,从理论角度形成数字化的纸张图像。进而根据模拟纸张信息的特性,采用基于图像像素值的模板匹配、寻找特征点匹配的ORB算法以及改进后的ORB算法对纸张信息进行识别效果的对比。实验结果表明,在保持识别准确度的前提下,改进后的ORB算法耗时较短,具有较强的实时性,为纸张的功能数字化信息的识别提供了理论基础。