红外热成像仪对围护结构缺陷温度场变化规律的研究与分析

目前,利用红外热成像仪检测与研究建筑物缺陷方面,主要集中在对缺陷诊断方法的介绍和缺陷的案例分析,很难在保证建筑物完整性的前提下,对围护结构的缺陷类型快速作出判断。为了保证建筑物的完整性和节能性,减少建筑物的能源消耗,利用红外热成像仪,主要对鼓包、发霉、裂缝三种缺陷进行了温度场变化规律的分析与比较。在整个测试过程中,鼓包体的温度变化相对比较平缓;发霉体在升温过程中的温度变化明显小于降温过程中的温度变化;裂缝在升温过程中的温度变化明显大于降温过程,但是裂缝的温度变化都和周围的围护结构温度变化基本一致。为远距离判断围护结构的缺陷类型提供了一定的判断依据。     

联合YOLO和Camshift的目标跟踪算法研究

为了解决传统目标跟踪算法在有遮挡后无法准确跟踪的问题,提出了将YOLO和Camshift算法相联合的目标跟踪算法.基于YOLO网络结构来构建目标检测的模型,在模型构建之前,采用图像增强的方法对视频帧进行预处理,在保留视频帧中足够图像信息的同时,提高图像质量,降低YOLO算法的时间复杂度.用YOLO算法确定出目标,完成对目标跟踪的初始化.根据目标的位置信息使用Camshift算法对后续的视频帧进行处理,并对每一帧的目标进行更新,从而可以保证不断调整跟踪窗口位置,适应目标的移动.实验结果表明,所提的方法能够有效地克服目标被遮挡后跟踪丢失的问题,具有很好的鲁棒性.     

裂隙灯转鼓数字化装校方法研究

为解决裂隙灯转鼓装校时,人眼对转鼓图像清晰度的评价存在不确定性等问题,提出一种基于清晰度评价算法的转鼓数字化装校方法,以提高转鼓质量.通过研究目前比较主流的图像清晰度评价算法,选取与主观评价符合程度较好的几种算法,采用合适的图像预处理方法,编写程序对转鼓图像进行实际测试.模拟转鼓装校生产线上相机焦距变化、转鼓放大倍率变化、光照变化因素的影响,设计了三组实验,从算法的单峰性、无偏性、灵敏性与实时性四个方面对计算结果进行对比和分析.结果表明,筛选出来的算法能够在不同倍率,不同光照下对转鼓图像进行准确的清晰度评价,且能够满足生产线上的实时性要求.