基于图像处理的钢轨纵向位移检测系统的研究

钢轨受行车载荷及自然因素的作用发生膨胀从而产生纵向位移,影响机车行车安全,因此研发高性能钢轨纵向位移检测装置意义重大.针对钢轨位移检测装置因人工检测方法导致耗时、耗力的问题,在MATLAB仿真研究基础上,设计了基于图像处理的钢轨纵向位移检测系统的实现算法,论述了对样本采集图像进行预处理、二值化、Canny边缘检测、Hough变换以及纵向位移计算等算法的实现过程.实验结果表明,所设计的系统具有较高精确性和可靠性,能够满足工程实际需要.     

基于卷积神经网络的黄瓜病害识别研究

针对在黄瓜种植过程中,不能及时观察出病害种类以及不合理地使用药物防治而导致减产或死亡的问题,提出了基于卷积神经网络的黄瓜病害识别方法。通过使用手机拍照的方法采集带有病害特征的样本图片,进行图像增强处理,制作了黄瓜叶面病害数据集,并研究AlexNet、VGG-16和ResNet50三种不同深度网络模型的病害识别效果,通过设计不同方案进行模型训练,找出训练效果最优的网络模型并进行病害图片检测。结果表明,系统能够满足预期的黄瓜病害识别要求,具有较高的识别准确率。