智能车行人识别的灰度形态学边缘检测研究

行人轮廓特征是行人识别的重要特征,为了获取更好的行人轮廓,边缘检测方法是一个非常重要的选择。首先采用Roberts算子、Prewitt算子、Soberl算子、LOG和Canny算子对行人图像进行边缘检测,得出能获得较好行人轮廓的边缘检测方法;然后用此边缘检测方法结合灰度形态学进行图像处理,最终获得具有最优行人轮廓的形态学边缘检测方法。试验结果显示,此方法能很好地消除行人轮廓的干扰因子。     

输电线路除冰机器人障碍视觉检测识别算法

障碍物检测识别是实现输电线路除冰机器人自主除冰作业的关键技术之一.针对220 kV输电线路的结构特点,提出了一种障碍物视觉检测识别算法.算法首先对机器人采集的原始图像进行中值滤波以减少图像噪声并减小障碍物内部的灰度差异;然后利用Otsu算法来确定Canny算子的参数,较好地提取出图像的边缘;最后利用改进的随机Hough变换(RHT)提取出几何图形基元,并施加一定的结构约束,实现了对障碍物的检测识别.在模拟线路上的实验结果表明,该方法能有效地对高压输电线路的导线以及防震锤、绝缘子等障碍物进行检测识别.     

红外热成像技术在大型起重机械金属裂纹探伤中的应用

对大型起重机械金属构件中常见的裂纹缺陷进行识别是红外热成像检测应用中一个新的研究方向。介绍了主动式红外热成像检测的技术原理,设计了通过主动式红外热成像检测技术对含有裂纹缺陷的金属钢板试件进行检测的无损检测Non-Destructive Testing(NDT)系统,并根据检测系统搭建了试验平台。针对试验中采集到的原始红外热图像存在裂纹缺陷轮廓模糊、环境噪声干扰等问题,提出采用图像灰度转换、直方图均衡化、中值滤波、阈值分割和边缘检测等方法来提取裂纹缺陷的边缘轮廓特征。结合提取出的轮廓特征,并根据钢板试件的实际试件尺寸和预埋裂纹缺陷轮廓特征图像像素之间的换算关系,得到裂纹缺陷的识别精度。经过对比验证,红外热成像技术可以满足大型起重机械金属构件裂纹缺陷的检测需求。     

斜拉桥拉索径向畸变CCD图像的边缘检测与图像提取

径向畸变是CCD成像系统中的一种常见现象.提出了一种对斜拉桥拉索径向畸变CCD图像进行边缘检测和图像提取的算法.首先,在图像的预处理阶段,对原始图像进行灰度化和滤波处理.其次,运用边缘检测、边界跟踪及Hough变换获得了拉索轮廓的连续边界.最后,利用原始的灰度图像和基于拉索轮廓的掩模板,获得了无背景的拉索表面图像.该算法在斜拉桥拉索表面伤痕检测中得到应用,结果表明该算法对径向畸变的CCD图像能有效地进行边缘检测和图像提取.     

亚像素精度的行星中心定位算法

为实现深空探测中对行星目标的光学自主导航,提出了亚像素精度的行星中心定位方法.首先,建立了导航相机和目标行星的坐标变换关系,结合光学成像理论分析了行星成像的边缘特性;提出使用行星图像有且仅有的一段半圆形边缘,通过圆拟合法实现行星的中心定位.然后,根据行星图像的边缘分布特征,改进了Canny算法以快速提取行星的真实边缘,并利用最大距离法提取半圆形边缘.最后,分析了传统高斯函数亚像素边缘检测算法的理论依据,基于成像理论提出了改进型高斯函数亚像素边缘检测算法,并通过圆拟合求得行星的亚像素中心.仿真和月亮实拍实验显示,改进型定位算法的精度达到了0.02和0.68 pixel,比传统插值算法约高0.03和0.21 pixel,在可靠性、定位精度、抗噪声等方面均满足深空探测的需要.     

焊接缺陷的磁光成像小波多尺度识别及分类

针对焊缝微小凹陷、未熔合和焊偏等焊接缺陷,提出了基于磁光成像无损探伤的小波多尺度边缘提取算法及主成分分析-误差反向传播神经网络(PCA-BP)缺陷分类模型;研究了焊件表面及近表面缺陷的可视化无损检测及分类方法。首先,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁致旋光原理构成磁光传感器,获取焊接缺陷磁光图像。然后,针对焊接缺陷磁光图像存在噪声干扰、对比度低且成像背景复杂等特征,基于小波模极大值的多尺度边缘信息融合方法,设计了具有高抗噪性的缺陷边缘检测算法。最后,通过PCA法对磁光图像列方向灰度变量进行预处理,得到能表征95%磁光图像列方向灰度变量信息的256个特征点作为输入特征量,构建了三层BP神经网络模型,对焊接缺陷样本进行分类。试验结果表明,所提方法能准确识别微小凹陷、未熔合和焊偏等焊接缺陷,模型分类准确率可达90.80%。     

基于图像单应矩阵及边缘优化的自动平面度检测方法

零件平面形状公差是体现零件平面凹凸高度的重要指标,为实现在线平面度检测,提出一种基于图像单应矩阵和边缘优化的自动平面度检测算法。首先利用平面单应矩阵约束尺度不变特征描述子对待检平面特征进行粗定位。然后,利用霍夫直线变换检测零件边缘直线轮廓,构建边角结构体搜索轮廓包围的平面区域,获得优化的图像平面。根据视觉成像与激光三角重建原理求解对应的三维点云平面特征。实验表明：该方法有效实现了图像与三维点云的平面自动提取,自动平面度检测时间3～5 s,提升了平面度检测效率及自动化水平。     

基于改进主动轮廓模型的注塑制品轮廓提取

注塑制品边缘轮廓提取是实现注塑制品边缘缺陷检测的重要前提,主动轮廓模型为注塑制品边缘轮廓提取提供了思路.本文结合注塑制品特点,提出改进的主动轮廓模型方法.该方法充分利用先验知识,提出初始轮廓确定方法;综合参数主动轮廓模型与几何主动轮廓模型的思想,提出控制点搜索方法;针对传统参数主动轮廓模型不能实现曲线拓扑的问题,采用控制点与样条的形式表述制品轮廓,提出插值准则,噪声控制点抑制准则以及控制点压缩方法.实验结果证明,该方法能够快速,准确的实现对具有待检测制品位于图像的中心附近,且待检测制品的中心在制品内部的注塑制品边缘轮廓提取.     

激光外差探测对振动目标多普勒频谱成像

提出了采用激光外差技术探测振动目标,获取目标多普勒频谱图像,实现目标轮廓识别的方法。基于相位变化给出了目标振动形成外差信号的光电流模型;用扫描振镜控制激光光束方向实现对目标点扫描;通过振镜驱动电压触发数据采集卡,实现扫描与采集同步。利用频谱展宽占有比例的信号处理方式处理振动目标形成的多普勒频谱,简化了数据处理方式,有效消除了单个峰值噪声对信号的影响。实验中以5 MHz采样率测得两个目标在不同位置的特征频谱,得到了它的频谱展宽占有比例曲线;选取不同频谱展宽占有比例形成多普勒频谱图像,指出频谱展宽占有比例在0.7到0.9时能够形成良好的振动图像。文中结果证实了利用频谱展宽占有比例的数据处理方式探测振动目标是有效的,利用外差技术获取振动频谱图像是可行的。     

激光刻写零件瑕疵图像在线检测算法

针对复杂背景条件下激光刻写零件瑕疵的机器视觉检测需求,提出一种基于导向线的刀路轮廓质量检测方法。先根据矢量文件生成导向线,对导向线中的线路与面域进行区分,再与待测图像配准,在导向线上生成采样点,最后对已滤波图像上轮廓的线宽、连通性和毛刺情况进行检测。有别于传统灰度或轮廓的差分检测方法,所提方法以导向线为路径,利用检测模板对采样点所在的局部图像进行检测。实验结果表明,该方法在复杂背景条件下对轮廓检测既具有良好的鲁棒性,又能够保证高检测精度与较好的实时性,满足激光刻写零件过程中的质量检测要求。     

考虑线路电磁屏蔽的带电环境耐张线夹X射线检测方法

X 射线检测方法是当前普遍使用的带电环境耐张线夹检测方法,针对该方法使用过程中因传输距离较远,受到电磁干扰,造成检测精度下降的问题,提出考虑线路电磁屏蔽的带电环境耐张线夹 X 射线检测方法.启动 X 射线发生器、数字成像板与计算机终端等检测设备后,通过线路抗干扰与屏蔽体接地方式实现线路电磁屏蔽,利用计算机终端获取带电环境下耐张线夹 X 光片图像,采用专业图像处理技术对 X 光片图像实施处理,输出 X 光片图像与检测结果.电磁屏蔽过程中,线路抗干扰可通过电路滤波与信号滤波实现,屏蔽体接地采用并联单点接地形式实现.应用分析结果显示,该方法在高于和低于 ３３０kV 电压等级条件下的检测精度分别达到 ９２％ 和 ９５％ 以上.     

船体零件几何尺寸测量图像分割方法研究

针对船体零件表面划痕、锈蚀以及下表面成像等因素导致的伪边缘及边缘不连续问题,提出了基于边缘与 k-means 聚类的船体零件图像分割方法.对于表面划痕及锈蚀形成的伪边缘,在矩形边缘检测区域内利用轮廓法线方向与边缘梯度方向信息予以剔除;零件下表面成像导致的伪边缘,选取 k-means聚类区分零件的上下表面边缘;边缘不连续问题,基于测地距离和断点方向准确连接断点,形成封闭轮廓.实验结果表明,使用该方法可获得平滑、封闭的分割效果,船体零件的几何尺寸测量误差低于 ０.５mm ,且测得量值标准偏差的平均值为 ０.２６２mm ,测量重复性较高,有效保障了船体零件几何尺寸的测量精度.     

机器视觉及激光轮廓扫描的电流互感器外观信息自动识别算法

为了提高电流互感器外观信息的识别精度,对基于机器视觉及激光轮廓扫描的电流互感器外观信息自动识别算法进行了研究.利用线激光轮廓传感器获取了电流互感器外观轮廓的三维点云数据,依据三维点云数据重构了电流互感器外观轮廓图像,丰富了外观细节信息.按照外观图像形状信息特征参数,采用二叉决策树分类器识别了污渍与裂纹等外观形状信息.利用形态学字符定位方法与垂直投影法,自动识别外观图像空间信息即字符信息.实验结果表明,该算法识别电流互感器外观信息的准确率高于９９％ ,识别速率为 １．０１ 个/ s ,具备较好的自动识别性能.     

基于二进小波和抗噪形态学的烟雾边缘检测算法

针对枪口烟雾图像的不规则性以及烟雾扩散速度快等特点,传统的边缘检测算法无法高效地提取烟雾边缘轮廓的问题,对烟雾图像采集技术、烟雾图像预处理技术以及烟雾图像边缘检测技术进行了研究,提出了一种改进的二进小波和抗噪形态学融合的边缘检测算法.首先,在 B 样条二进小波基础上,将二进小波消失矩的阶数提高到四阶;其次,选取方向不同的结构元素,得出改进的形态学算子;最后,用小波逆变换重新构造枪口烟雾图像,对其进行锐化处理,输出边缘信息.仿真结果表明,该算法检测出来的枪口烟雾图像边缘定位准确且清晰完整,能有效抑制噪声,在客观方面优于传统的边缘检测算法.     

基于激光三角法和嵌入式的微位移实时检测系统

基于激光三角法和嵌入式的微位移实时检测技术,采用激光三角法测距和灰度重心法提取激光条纹中心的原理,使线结构光、透镜、CCD位置信息满足Scheimpflug共轭清晰成像条件。通过图像处理获取像面坐标系位移信息,得到待测物体物面坐标系的位移,利用灰度重心法实时提取结构光条纹中心的特点,结合嵌入式系统尺寸小、稳定、便携的特性,实现对待测物体进行实时、非接触和微位移测量。     

Image edge detection based tool condition monitoring with morphological component analysis

The measurement and monitoring of tool condition are keys to the product precision in the automated manufacturing. To meet the need, this study proposes a novel tool wear monitoring approach based on the monitored image edge detection. Image edge detection has been a fundamental tool to obtain features of images. This approach extracts the tool edge with morphological component analysis. Through the decomposition of original tool wear image, the approach reduces the influence of texture and noise for edge measurement. Based on the target image sparse representation and edge detection, the approach could accurately extract the tool wear edge with continuous and complete contour, and is convenient in charactering tool conditions. Compared to the celebrated algorithms developed in the literature, this approach improves the integrity and connectivity of edges, and the results have shown that it achieves better geometry accuracy and lower error rate in the estimation of tool conditions.     

输电线路巡检智能单兵装备全景采集系统设计

为了提升图像采集效果和抗干扰能力,结合单人背包式采集方式,设计输电线路巡检中的单人背包式全景采集系统.该系统由后台管理模块和单人背包式采集设备等组成,以 GPS 卫星定位技术定位全景采集设备,以互联网方式连接 GPRS 基站和后台管理模块,实现了输电线路巡检任务从云端到终端的执行过程;单人背包式采集设备利用数码相机、云台、红外仪器采集线路图像,并以 USB 串口方式传输到后台管理模块;后台管理模块通过 SIFT 图像特征提取后,拼接全景图像,实现全景图像采集.实验结果表明,该系统具有图像采集角度广、图像采集能力强、信息传输不受噪声干扰等优点.     

应用Canny算法和灰度等高线的金相组织封闭边缘提取

为了对金相组织的多项组织含量进行定量分析,提出应用Canny算法和灰度等高线相结合的方法来产生封闭金相组织边缘。首先,采用高斯函数对金相组织的灰度图像进行模糊处理,然后,用Canny算法对模糊后的图像获取具有单边缘效应的原始边缘。通过最大类间方差法对原始边缘进行自动计算,获得抑制虚假边缘的阈值,并通过该阈值获取基础边缘。由于基础边缘具有不连续性,因此需根据基础边缘端点的邻域灰度中值计算所需的灰度等高线,同时根据设定的等高线和基础边缘融合的条件,以基础边缘的端点为起点生成封闭边缘。实验结果表明,该算法可有效地生成符合要求的封闭边缘,采用该算法产生的封闭边缘进行金相组织含量测定可使测量误差降低到±1%,可测组织含量范围达到5%～95%。该算法能满足多项金相组织含量测定的定量分析要求且具有普适性。     

复合扫描计算机分层成像研究

针对薄板类工件成像,计算机分层成像(CL)技术因无损、直观而应用广泛。 CL 成像方法主要分为直线扫描和圆周扫 描, 直线扫描效率高, 圆周扫描数据均匀性好。 然而, 由于两者的投影数据均不完备, 均存在分层图像混叠及图像边缘不清 晰的问题。 基于此,提出了一种复合扫描 CL(HyCL)成像方法, 由直线扫描和圆周扫描组成。 建立了几何模型, 采用同时迭代 重建图像(SIRT)算法进行了仿真及成像实验, 分析了成像效果及层间混叠表现。 实验结果表明, 相比于相对平行直线移动扫 描 CL(PTCL)、正交直线移动扫描 CL(OTCL)及圆周扫描 CL(RCL), HyCL 的重建结果能够有效减少混叠伪影, 图像特征轮廓 信息能够保留得较为清晰且均匀, 对比度更好。     

用于线纹显微图像的边缘检测算法

为了在简化计算的同时达到较高的定位精度,提出一种轴向邻域和差边缘检测算法,用于低信噪比、缓慢过渡的微结构显微图像的边缘检测。首先,结合显微图像采集系统的配置,分析了线纹显微图像边缘灰度轮廓特征和基于导数的边缘检测算法的不足。然后,基于方向信息测度,定义了轴向邻域和差运算,依据矩不变理论推导出轴向邻域和差边缘检测算法。实验结果表明:轴向邻域和差边缘检测算法能够适应不同分辨率的显微图像,具有较强的抗噪能力和较高的定位精度,边缘检测效果优于基于导数的算法。该算法用于显微图像时,其边缘坐标定位方差为0.57pixel,微米级线条宽度的测量结果与扫描电子显微镜的测量结果(1.35μm)相差0.17μm,基本满足了测量精度的要求。