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1.
针对传统图像分割算法难以分割噪声污染严重的混凝土坝面细小裂缝图片的问题,结合大津阈值算法和区域生长算法提出一种新的裂缝分割算法。该算法通过一个滑动的窗口遍历整幅灰度图并计算窗口内的局部大津阈值,遍历过程中将所有灰度值在局部阈值以上的窗口中心像素点作为区域生长种子点,设计生长阈值,生长完成后得到分割结果。运用该算法、基于全局的大津阈值等经典分割算法对四幅存在光照不均、污渍覆盖等噪声污染的裂缝图片进行分割。结果表明,所提算法的分割结果中背景噪声最少,误差最小。通过连通域分析去除剩余的背景噪声,可实现对裂缝的精确识别分割,为自动化检测坝面裂缝奠定基础。 相似文献
2.
针对复杂模型近似处理的问题,提出自适应采样结合曲面曲率的全局近似方法. 采用自适应设计域分割采样方法获取新增采样点,逐步提高源模型的响应面近似模型精度. 引入判定响应面近似模型精度,提出利用几何方法计算曲面曲率,并结合启发式直接搜索算法(DIRECT)搜索响应面模型上的最大曲率点及设计域最佳分割位置. 所提方法可以运用于其他响应面模型,并适合用于大设计域、大数据源模型的近似处理. 函数源模型及复杂电动车模型的近似处理测试结果表明,所提方法具有实用性和有效性. 相似文献
3.
针对目前预测算法的预测时间短和预警不及时等问题,采用极限学习机(ELM)算法,构建了时序预测模型,并通过最小二乘法拟合构建预测值斜率趋势,采用高斯混合聚类得到了动态安全趋势阈值,再结合预测斜率趋势和动态安全趋势阈值实现了斜率趋势预警。结果表明,相比于门控循环单元结构(GRU)神经网络等建模方法,ELM算法具有更好的预警能力,并且斜率趋势预警能够较早发现运行时异常变化,实现准确且及时的预警。 相似文献
4.
根据点阵理论,提出一类边缘可为任意曲线的平面砖,其可无缝铺设无限大平面.基础平面砖TE可顺特定两轴方向平移铺排;多重平面砖TN、TNX和TNX/2须多重拼合成TE后再平移铺排.所有TE必基于平面点阵的基形P(平行四或六边形).P的变形通过"等盈亏"(EGL)操作实现,得到多种EGLP.由P或一些EGLP按"过轴心N分割"规则形成的N个同形状的凸角x边形(x=3,4,5,6)可作为TN的基形G.以上也可分割出等边多边形和半等边多边形以作为TNX和TNX/2的基形.所有基形的曲线化均可通过相应的EGL操作实现.由此人们可任意设计出各种形状的T以赋予其不同拼合性能、艺术风格和对称性. 相似文献
5.
为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si3N4圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法相结合的视觉检测方法。通过优化的小波阈值去噪算法与改进的中值滤波算法相耦合方法对Si3N4圆柱滚子的表面缺陷图像进行去噪处理,采用多尺度阈值分割算法对缺陷图像进行图像分割,识别提取Si3N4圆柱滚子表面缺陷。实验结果表明:Si3N4圆柱滚子表面缺陷图像经过改进的耦合去噪算法进行去噪后,信噪比>24.5%,多尺度阈值分割算法对Si3N4圆柱滚子表面缺陷图像的检测识别准确率>94%;该视觉检测方法具有良好的图像去噪效果,为进一步图像的缺陷识别打下基础,并且具有一定的通用性。 相似文献
6.
为探究旋转电弧飞溅产生原因及规律,针对高速相机采集的旋转电弧平堆焊的焊接图像,提出了一种基于掩膜的多阈值与BP(back propagation)神经网络组合方法识别焊接飞溅.多阈值法获取飞溅位置及其轮廓,再通过建立5特征值的BP神经网络模型识别飞溅.结果表明,对于具有灰度分布范围大、背景复杂的旋转电弧飞溅图像,该组合方法的识别准确率可达95.76%.同时,通过飞溅与焊丝位置的相位分析,飞溅最大数量相位均值为241.4°,即焊丝末端进入熔池后约0.14周期位置,主要是由焊丝末端熔滴与熔池接触导致电流激增,电流抑制不充分造成,该研究结果为旋转电弧焊接飞溅控制提供了依据. 相似文献
7.
以提高机械手末端关节避障控制精准度为目的,提出一种基于机器视觉的机器人仿生机械手避障轨迹控制系统。以具有高灵敏性和主动性的控制器、伺服驱动器、无线通信器以及高网络带宽的传感监测器为硬件基础,采用机器视觉技术捕捉机械手关节动作。然后根据动力学原理建立避障位姿坐标系,代入关节动作数据计算其在坐标系中的位置。在定义控制范围的基础上,根据隶属度函数计算机械手在轨迹方向上夹角,并随机输出一个动态夹角变量。通过对变量值目标求导得出适配性最高的调节阈值,结合实际情况通过阈值调节实现精准控制。实验表明,该系统能够有效控制机械手末端关节避开障碍物达到指定目标位置,应用效果较好。 相似文献
8.
9.
10.
针对油气管道发生泄漏后,泄漏声信号在沿管道传播过程中必不可少的会混入噪声问题,研究了变分模态分解(VMD)在管道泄漏去噪中的应用,提出了一种基于VMD,多尺度排列熵(MPE)和小波阈值去噪(WT)的VMD MPE WT联合去噪算法。利用MATLAB软件在该算法对信号处理结果进行仿真分析,结果表明:对比小波去噪,VMD,VMD WT去噪,该联合去噪算法在强噪声下的泄漏声信号能得到更高的信噪比和更小的均方误差,去噪效果较好。 相似文献