基于图像传感器的电子元件外形缺陷检测系统

针对目前人工检测电子元件外形缺陷的不足,研究了图像处理技术,并以晶振为例,设计了基于图像传感器的电子元件外形检测系统.首先对电子元件准确定位,由CMOS图像传感器采集元件外形的图像信息,并采用全局阈值分割法,用硬件完成图像的二值化处理.单片机将得到的二值化数据逐行扫描,并进行分析与比较,以判断该元件是否存在缺陷.实验表明该方法的检测精度可达到±0.039 mm,满足测量的需求,可解决人工检测的不足.     

基于FPGA图像处理的内窥镜焊点检测系统

电子内窥镜作为现代医疗仪器中的重要设备,随着产量的不断增加,实现内窥镜信号线自动化焊接已成为一个必然趋势。为精确高效采集内窥镜镜头模组的焊点坐标,设计了一种基于现场可编程逻辑门阵列（field programmable gate array,FPGA）图像处理的内窥镜焊点检测系统。整个系统以OV5640作为图像采集器件对目标板的图像数据进行采集,通过Verilog HDL硬件描述语言进行图像处理,实现焊点检测和瑕疵判别算法的设计。硬件测试结果表明,该系统能实时采集焊点坐标并检测焊点之间的瑕疵,采集到的焊点坐标最大误差小于0.1 mm,检测精度高,实时性强,具有广泛的应用前景。     

基于FPGA+DSP的全自动灯检机图像识别系统设计

针对全自动灯检机对精度、鲁棒性和实时性的要求,设计一种基于数字信号处理器(DSP)和现场可编程阵列(FPGA)数字图像处理的全自动灯检机图像识别系统。该系统采用FPGA对CMOS图像传感器采集的图像信息进行预处理,并采用高性能的DSP作为图像处理的核心部分,保证了系统性能的要求。详细介绍了系统的原理和实现方案,并在硬件系统上进行了算法验证及仿真实验。试验结果表明:该系统满足精度、实时性和适应性的设计要求。     

可重构红外序列图像处理系统的设计与实现

设计并实现了一种以多个DSP和FPGA为核心器件的红外序列图像处理系统。重点介绍了该系统的硬件组成和工作原理。该系统中多个DSP之间的拓扑结构具有可重构性,能够针对不同的图像处理算法结构采取相应的拓扑结构,最大限度的利用了硬件资源,提高了系统的整体性能。试验结果表明,作者设计的硬件能适应不同并行结构的需要,并得到满意的图像和并行处理结果。     

基于图像处理的显微镜自动调焦方法研究

自动调焦技术是提高显微镜测量精度的重要手段,本文介绍了采用图像处理法实现显微镜自动调焦的方法。对图像处理法实现显微镜自动调焦中的两个关键技术进行了详细的讨论：其一是图像清晰度评价函数的选取,文中采用绝对方差函数和修正平方梯度函数分别作为粗精调焦评价函数;另外还针对提高图像信息质量的方法进行了探讨,采用线性拟合与同态滤波方法进行图像处理,为离焦判断提供高质量的图像信号。实验表明,该方法调焦精度达±０．３μｍ 。     

一种改进型灰度差分聚焦算法研究与实现

为解决显微图像采集中聚焦的准确性和快速性,设计并实现了一种包括图像采集端、图像处理算法实现模块、OSD菜单实现模块、系统控制模块和HDMI输出模块等硬件采集系统。结合实际应用和现有的图像处理算法,提出了适合数字显微图像的图像预处理自动聚焦算法,在灰度差分绝对值之和函数的基础上增加了对周围点的判断,提高了算法的精确度。实验结果表明,通过对切片图像在显微镜物镜10倍、40倍、100倍下采集到的离、聚焦图像以及聚焦曲线呈现单峰性,无偏性等特点,能实现良好的聚焦能力。     

基于路径识别的巡线机器人控制系统设计

本文主要介绍了基于摄像头的黑线识别以及相应的控制策略.在获得路径图像的同时,实时图像处理系统识别黑线中心,从而判断出路径的信息,对智能车的舵机和速度施行控制,使之达到较为准确的转弯和快速行驶的性能.首先,在摄像头所获取的图像信息基础上,在图像预处理中使用了二值化和图像滤波算法,并且在黑线提取中提出了重心提取算法,以预判前方的路径信息;然后,根据所获得的路径信息控制舵机转向和行驶速度.实验表明,该方法简便可靠,能够满足机器人路径识别的需求.     

基于嵌入式系统的图像处理软件平台的实现

介绍一种图像处理软件平台的实现方法，该平台运行在DSP嵌入式图像处理系统的硬件基础上。通过FLASH烧写程序，将系统初始化和图像处理算法固化在FLASH程序存储区中，形成一个独立于PC机运行的图像处理平台。     

基于FPGA高速字符识别的算法分析与应用

在字符识别应用系统中,利用图像传感器采集原始图像信息后,大部分图像处理由DSP、ARM或微计算机完成.本文以钞票流转智能监控系统实际研发应用为基础,提出一种由FPGA和ARM组成的图像处理识别系统,利用FPGA构建了各种噪声去除、特征提取、图像增强、模板匹配等图像硬件处理器,实现对26个英文字母和10个阿拉伯数字的识别.实践表明,该系统具有超高的识别速度和超高的性价比.     

嵌入式DSP激光雷达距离图像处理系统

介绍了一种基于数字信号处理器（DSP）的嵌入式激光雷达图像采集系统的实现原理、硬件结构和软件设计。系统用双口RAM和CPLD采集激光雷达距离数据，经过伪彩色编码后距离图像显示在彩色液晶上。系统用DSP对距离图像进行二值化和非线性滤波处理后，通过连通域搜索提取出目标区域。实验结果表明该系统可满足激光雷达性能测试要求，为激光雷达成像系统研制提供了可靠的现场测试工具。     

MICROCOMPUTER PICTURE PROCESSING SYSTEM OF CAST-IRON METALLOGRAPHIC STRUCTURE

ＭＩＣＲＯＣＯＭＰＵＴＥＲＰＩＣＴＵＲＥＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧＳＹＳＴＥＭＯＦＣＡＳＴＩＲＯＮＭＥＴＡＬＬＯＧＲＡＰＨＩＣＳＴＲＵＣＴＵＲＥＷａｎｇＺｈｉｐｉｎｇＬｕＹａｎｇＸｕＪｉａｎｌｉｎｇＧａｎｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＡ...     

单层钎焊金刚石砂轮表面磨粒全场快速测量

为了快速获取单层钎焊金刚石砂轮表面全场磨粒的二维分布信息,提出了一种基于线阵相机的快速测量方法。对检测系统的原理、清晰无运动失真图像的获取、图像处理关键算法等进行研究。首先给出了检测系统的硬件构成与检测系统的工作原理；使用8方向模板的Sobel算子和标准件,完成相机对焦和运动失真图像矫正,然后对预处理的图像采用改进的阈值分割法Otsu算子对图像进行分割,最后实现了磨粒坐标及等效面积等二维特征量的提取。对磨粒有序排布的单层钎焊砂轮（粒度号35/40）进行测量实验，实验结果表明，系统从拍摄砂轮全场磨粒图像到获取磨粒坐标及等效面积所用的时间为77.4 s，可满足对单层钎焊砂轮的全场磨粒快速测量的要求。     

汽车平面显示器计算机视觉检测系统

现代汽车上广泛采用了平面显示器显示一些驾驶信息,对其逻辑显示状态必须进行视觉检测.本研究采取了基于VB和VC图像处理的方法设计测试系统.该系统利用CAN总线通讯模块实现平面显示器的控制,利用摄像头采集图像,并把采集到的图像和标准图片比对.从结果来看,产品的测试正确性在99.8%以上,实践证明此方法实现了对平面显示器的快速自动化检测,是一种行之有效的方法.     

等离子高分子导电薄膜的微型机器鱼图像分析

ICPF是能够被1.5 V低电压驱动的等离子高分子导电薄膜,具有质量轻、响应速度快的特点。用长21.6 mm、宽4.6 mm、厚0.2 mm的ICPF薄膜驱动的微型机器人能够以3 mm/s的速度在水中运动。为了对其运动姿态进行检测和控制,设计了微型机器人的图像处理系统,此系统由CCD摄像机、图像接口卡、计算机和波形发生器组成。通过CCD摄像机获取机器人的运动图像序列;利用目标短时相似性,对每一帧图像进行色调自动阈值分割和边缘提取得到目标二值图像;采用改进的Hough圆变换计算出目标在图像中的位置和运动方向。最后,根据目标的位置和运动方向,通过波形发生器,改变ICPF两端的电压和频率来实现对机器鱼姿态的控制。本系统在Pentium 4 2.8 G内存1 G的电脑上,处理一张图片需52 ms,可以实现对机器人的实时检测、跟踪和控制。     

JPEG解码器的事务级建模

JPEG（Joint Picture Expert Group）标准提供了压缩静态图像的方法和语法。它的主要应用是以压缩的形式存储和传输静态图像。因此它在数字图像、数码相机、网页嵌入式图像和许多其它的领域中有着广泛的应用。随着移动终端、多媒体、Internet网络、通信以及图像扫描技术的发展,人们对图像数据处理的实时性要求越来越高,用软件压缩数据的方法已经难以达到实时性的要求。所以用硬件实现图像处理算法已经成为必然的趋势。也成为目前研究的热点问题。     

亚像素理论在图像边界处理中的应用研究

图像分辨力大大低于胶片是数字图像处理的一大弱点,此弱点极大地限制了数字图像处理技术在精密测量等领域的应用。亚像素软件处理技术能弥补这一缺点。介绍了常用的亚像素处理技术,以及提高角度精确度和边缘检测的方法。     

数学形态学和小波变换的红外图像处理方法

为了从红外热图像中识别和跟踪目标,提出了一种采用数学形态学和小波变换相结合的红外图像处理新方法。该方法首先利用形态开、闭滤波器组对原始图像进行平滑处理;然后采用一种改进的数学形态学的分水岭算法对红外图像进行分割,同时利用考虑了图像纹理信息的小波阈值对分割的图像进行滤波处理;最后针对过分割问题提出了一种利用区域灰度中值对分割区域进行融合处理的算法。实验结果及算法性能评估结果表明,该方法能够较好地解决红外目标的识别问题,具有较好的实用性。     

医学CT反求工程中的图像处理关键技术研究

随着医学与计算机技术、快速成型制造技术的紧密结合,根据快速成型制造的要求,对医学CT图像的反求工程提出了迫切的需要.结合肘关节骨骼CT图片,探讨了图像处理的关键技术,并对其中各环节的数据处理算法进行了理论分析,在此基础上运用Visual C 6.0证明了这些算法的可行性.     

Experiments on the characterization of metamorphic textures from a micrograph of an amphibolite

Picture processing using generalized instrumentation with specially developed software, and image analysis by means of a Quantimet 720 image analyser with a linear correlator, were employed in the study of rock textures. The boundaries of all individual grains from a portion of a thin section of a rock were distinguished and hand-drafted for digitization and analysis. From the grey level image of boundaries of the profiles of the grains, obtained by hexagonal scanning of line drawings, binary images were produced for each phase and used for textural measurements. Ink drawings extracted from the boundary pattern were also used for the image analyser experiments. In picture processing experiments, programmed structuring elements of different shapes and two-dimensional autocorrelation functions were used to characterize morphology and spatial distribution of the different phases. Transformations of binary images were programmed at the bit level to reduce storage requirements and computing time. In Quantimet 720 experiments, linear erosion and histogram of sizes were used for computing the mean dimensions of the grains. Periodical arrangements were studied by means of the covariance function. This contribution uses simple texture measures derived from mathematical morphology and picture processing methods, in order to assess the feasibility of two different technical approaches in the analysis of the same material. The extraction of image information from the material analysed, which was not attempted before, is cumbersome and technically complex. This difficulty is partly responsible of why little is known on the quantitative characterization of metamorphic textures from thin sections.     

Sobel-Hough检测方法在机器视觉倒车辅助系统的应用研究

倒车辅助系统,又称泊车辅助系统或可视倒车雷达,能够给驾驶员倒车泊车操作带来很大的方便。对主流倒车辅助系统的研究后,引进机器视觉,为精确检测柱子类或台阶类障碍物提供了新方法。倒车操作时,使用CCD内核的视觉传感器获取车后的图像信息,将彩色图象进行中值滤波后转变为灰度图像,采用Sobel算子锐化突出柱子或台阶的边缘,再采用自适应阈值法分割成二值图象,接着用Hough变换方法检测出边缘线段,最后对障碍物边缘进行加粗加色标记。实验表明,采用Sobel-Hough算法能准确地将柱子和台阶边缘识别出来,并具有较强的抗干扰能力。