定量金相及显微硬度分析系统

定量金相及显微硬度分析系统把光机电一体化、定量金相、数字图像处理技术、计算机网络等领域的技术结合在一起,对显微硬度计及硬度测量过程进行全自动智能控制,实现了对金相组织晶粒大小、渗层深度、第二相、孔隙、夹杂等金相参量的自动分析,实现了金相检验资料的智能管理和网络传输.系统应用小波理论、基于数学形态学的区域生长法等方法对采样图像进行分析,实现了对金相图像特征的有效提取,从而实现了定量金相分析自动化.     

焊接缺陷X射线数字图像的处理算法研究

焊接缺陷的计算机自动识别是当前无损检测研究的一个热点.本文根据X射线数字图像的灰度变化特点,结合人眼的注视机制,先从原始图像中截取出焊缝区域,然后采用水平和竖直方向上的滤波操作并用布尔代数方法进行整合,得到反映缺陷特征的二值图像.该处理过程先后用到了类间最大方差阈值法(Otsu算法)、贴标签法(Labeling方法)、滤波法及数学形态学操作.实际处理效果表明该算法准确、有效,为实现焊接缺陷的计算机自动识别打下了良好的基础.     

一种方便实用的数字图像处理实验系统的开发

数字图像处理技术正在得到越来越多的重视和应用，高校也一直在探索如何让学生尽快地掌握相关知识的手段。为使学生通过实验环节加深了解和更好地掌握数字图像处理技术，我们开发了一种方便、实用的数字图像处理实验系统。系统采用面向对象技术，将各种图像处理算法的实现过程封装起来，便于学生集中精力于图像处理技术本身而不是繁琐的编程。在该系统中包含了一个图像采集实验运动平台，使学生在实验的开始阶段就可以建立图像质量的概念，加深对数字图像处理技术的意义的认识。     

基于CCD的目标与背景对比度测量与实验校正

分析了CCD测量对比度的原理及特点,建立一种实验系统并对测量的实验结果进行了分析.实验结果表明单独使用CCD进行测量存在一定的误差,通过使用亮度计作为对比,可以实现对实验结果的校正.     

玻璃微珠球度测试研究

把光学非接触、高精度的测试技术与电子图像细分(像素)技术相结合,把光电检测方法和计算机数字图象处理方法相结合,研制了显徽-CCD-微机系统,编制了VC 测试和控制软件.利用该系统,实现了微小物体的非接触、高精度、自动测试,解决了微米加工技术中微小物体的尺寸测试问题.作为实例,测试了玻璃微珠(半径17～31μm)的球度.实验表明,通过增大测量显微物镜的放大倍率(例如10倍),测试系统可以满足1μ的精度要求.     

激光散斑位移测量方法研究

激光散斑测量法是在全息方法基础上发展起来的一种测量方法,这种方法具有很强的实用价值。散斑位移测量不仅可以实现离面微位移的测量,也可以进行面内微位移测量。主要是对面内微位移进行了测量研究,利用设计的测量系统将物体发生位移前后的散斑图由CCD记录下来,分别用数字散斑相关法和散斑照相法对散斑图像进行了分析处理,并得出了相应的结论。最后,对以上两种测量法的特点和测量误差产生的原因都作了简单的分析和比较。     

坐标测量机定位中的边缘算法

通过分析像素梯度分布,提出基于梯度分布的低阈值调整算法.实验证明,改进后的边缘算法能有效地剔除孤立噪声,增强弱边缘信息,更好地为三坐标测量机提供定位信息.     

基于数字图像处理的土石坝坝料合格性智能检测方法

土石坝坝料的合格性检测通常是通过判断现场筛分试验获得的级配参数是否满足设计要求来实现的,然而通过筛分试验获取级配参数的方法存在采样率低,操作过程繁琐,智能感知程度差等缺点以致检测结果代表性差。为了提高坝料级配参数的智能检测程度,依托辽宁某电站现场挖坑检测位置处的图像和级配数据,采用融合空间信息的直觉模糊C均值聚类（SIFCM）算法进行土石坝料数字图像的分割,并利用等效椭球体积的方法实现了土石坝料的三维体积重构,进一步通过基于BP神经网络的级配修正模型修正后,得到真实条件下的坝料全级配特征曲线,进而获得评价坝料合格性的4个指标：最大粒径、P5含量、曲率系数C_c和不均匀系数C_u。实际工程应用表明,本文建立的基于SIFCM_BP算法的坝料级配特征智能识别修正模型具有较高的识别精度,本文方法为大坝碾压施工前坝料合格性快速判别与施工过程中坝料压实特性的实时评价提供了重要支撑。     

基于数字图像技术的冰水堆积体边坡稳定研究

冰水堆积体在西部地区广泛存在,具有高度的非均匀性与非连续性。与一般均质土体相比,冰水堆积体在力学行为上存在很大差异,而通常计算中也经常将这一特征忽略,由此造成了较大误差。以野外调查为基础,运用数字图像处理技术对典型冰水堆积体边坡处理后得到细观物理模型,并导入FLAC3D中采用强度折减法计算其安全系数。计算结果表明,受块石存在的影响,边坡内部的应力场分布"异常",埋深对应力集中有明显的"放大效应",潜在滑动面呈现多级发展,具有显著"绕石"特征。对比计算表明,冰水堆积体边坡的安全系数较均质边坡有较大提高。     

一种新的基于压缩传感理论解决Pan-Sharpening问题的算法

Pan-Sharpening问题是将高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像融合,重构出高分辨率多光谱图像的过程。压缩传感理论解决了相应目标函数的稀疏解问题(求解含有l0范数的极小化问题)。利用压缩传感理论,提出一种新的解决Pan-Sharpening问题的算法:以离散余弦变换矩阵作为字典进行重构。然后针对重构过程中产生的块效应、色彩偏差和洗涤效应等问题进行相应的处理。QuickBird卫星图像的实验结果表明:与经典算法进行对比,该算法在效果上有一定的优势。