一种基于机器视觉的表面缺陷快速检测方法

实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20％,误检率降低了3％.     

基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法

针对图像拼接存在色差过渡不均匀、图像倾斜扭曲及拼接效率低的现象，提出一种基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法。首先，用尺度不变特征变换（SIFT）提取图像指定区域特征点并用双向K近邻（KNN）算法进行图像配准，有效提高算法效率；其次，利用动态规划思想提出自适应公式找到最优拼接缝并用图像融合算法对其自适应消除，解决拼接缝色差过渡不均匀问题；最后，针对累积拼接误差形成全景图倾斜的现象，利用边缘检测算法提出自适应拟合四边形矫直模型，把原始全景图矫直为一个全新的全景图。所提算法与分块图像拼接和二叉树图像拼接算法相比，图像质量提升了5.84%~7.83%，拼接时间仅为原来的50%~70%。实验结果表明，该算法不仅通过自适应更新机制减少不同图像背景下拼接缝色差过渡不均匀的现象，从而提高了图像质量；而且提高了拼接效率，降低了全景图倾斜扭曲程度。     

机械式粉体混合机内颗粒破碎数值模拟

为了研究机械式粉体混合机内颗粒破碎特性,采用离散单元法仿真软件对机械式粉体混合机内部颗粒物料的破碎过程进行数值模拟,分析其在混合过程中不同时刻的颗粒破损情况以及混合腔体的应力分布,结果表明:颗粒的破损主要是因为高速转动的底部搅拌桨和高速飞刀直接作用于颗粒群,颗粒群瞬间受到很高的冲击力,造成严重的冲击粉碎。颗粒破损严重区域,主要是底部搅拌桨周围区域以及顶部高速飞刀附近区域。     

生物活性炭滤池对污染物去除效果预测模型建立方法的介绍

对生物活性炭滤池的模型建立方法进行了介绍,从生物活性炭滤池去除有机物的效果、滤池内发生的各反应的机理及假设条件几个方面着手,具体包括水流的流动过程、生物膜降解污染物(基质)的过程、污染物在水流中以及生物膜中的传质过程,以及滤料本身对污染物的吸附过程。同时,对确定和估算模型参数给出了建议,为预测污染物在生物活性炭滤池的去除效果提供了技术支撑。