基于主成分分析的轮胎缺陷检测算法研究

针对X光射线轮胎图片中出现的灰度特征缺陷,提出基于主成分分析的轮胎缺陷检测算法.该算法首先通过图像增强技术使轮胎的缺陷特征更加明显;然后,采用主成分分析技术设置阈值,保留整幅图片的主要特征,再通过重构图像将轮胎图片映射到更少的相互正交的向量空间中,将原图与重构图像的像素值矩阵进行差分,得到初步定位的含有缺陷的图像;最后,初步定位的图像经过阈值分割和腐蚀得到只含有缺陷的图像,实现精确定位.对200幅具有不同灰度缺陷形状的X射线轮胎图片进行缺陷检测,实验结果表明：该算法能有效地检测出缺陷所在位置,且算法时效性优于其他算法.      

基于图像的线路缺陷检测

运用图像处理技术,设计PCB板线路检测系统。采用Labview语言编写图像预处理、阈值分割、形态学滤波、缺陷识别等程序模块,并针对PCB图像特点,根据线路缺陷的特征,构建一个能够分析和识别PCB线路断路、短路、缺损和毛刺等缺陷的PCB板线路检测系统。实验结果表明,该检测系统能够比较好地识别PCB板线路缺陷,且算法操作简单,有广泛的应用前景。     

基于机器视觉的PCB板表面缺陷检测方法研究进展

基于机器视觉的缺陷检测方法可有效提高生产效率和降低质检成本,在现代化工业生产中得到了广泛应用.对基于机器视觉的PCB板表面缺陷检测方法涉及的图像采集系统、图像预处理技术进行综述;对基于图像分割、特征提取、机器学习和混合技术的检测算法进行分析,总结了各种算法的主要思想、适用范围以及局限性;同时对未来的发展方向进行了展望,...     

基于机器视觉的带钢表面缺陷检测研究进展

热轧带钢是钢铁行业的主要原材料之一,其表面质量控制一直是生产过程智能检测的重点任务。针对带钢表面缺陷自动在线检测逐步取代人工检测的现状,概述带钢表面缺陷检测方法,着重阐述基于机器视觉的表面缺陷检测方法,比较分析传统机器视觉、深度学习方法在带钢表面缺陷检测的应用,探讨带钢表面缺陷检测中存在的关键技术问题,并对其未来发展趋...     

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统

为了实现钢轨表面缺陷自动化检测,以手推式轨道检测车为平台建立基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统。以黑白线阵CCD相机获取轨道图像,并辅以线阵白光光源主动照明,减少外界光源的干扰;编码器安装在车轮上获取检测车的运动信息,并将里程转换成脉冲信号触发线阵相机进行图像采集,获取的图像经千兆网传输至工业计算机进行处理;利用单片机设计信号处理器读取编码器的脉冲信号,根据编码器A、B相输出信号的相位差判断车轮的前进方向;提出改进最大熵阈值分割法对钢轨图像分割,使分割结果接近目标出现的概率。实验结果表明,图像采集系统能够稳定的采集轨道多部件图像,相比于Otsu、原始最大熵阈值分割法,改进最大熵阈值分割法在减少误分割的同时能够比较准确的将缺陷分割出来,与背景差分法、积分投影法相比,本文方法获得了较低的误检率和漏检率。     

基于图像技术的钢球表面缺陷检测研究

针对钢球表面缺陷检测系统的需要,设计了基于钢球表面缺陷图像的检测程序,用LabVIEW开发了图像处理模块.通过对钢球表面缺陷类型的图像特征分析,确立了一套比较适合于点子缺陷类型的图像识别方法.实际应用表明,此图像处理程序能很好地进行点子缺陷提取,同时也为其他类型的缺陷检测打下了基础.     

基于机器视觉的玻璃瓶表面缺陷检测

介绍了机器视觉应用到玻璃瓶在线检测生产流水线的一个具体案例和整个系统的构成框架.用图像预处理和分割算法对被测物进行识别以达到检测目的.     

多元统计在考试成绩评定中的应用

目的 分析客观因素的干扰给学生学习成绩带来的影响。方法 以一次英语考试为例，用主成分分析、多元线性回归分析等统计方法。结果 此例中干扰有影响。结论 给出了一种简单、合理且适用面广泛的方法。     

算法可重构的工业视觉饮料瓶盖缺陷检测

该文针对工业机器视觉系统软件对图像处理算法可重构的需求,以工业机器视觉饮料瓶盖缺陷检测为应用背景,给出了一种算法可重构的工业机器视觉饮料瓶盖缺陷检测系统软件的设计方案。该方案设计并实现了3种提取饮料瓶盖感兴趣区域的方法。同时结合饮料瓶盖缺陷检测的流程,详细阐述了系统软件对检测算法进行重构的原理及过程。最后,利用软件重构的检测算法序列对感兴趣区域图像进行缺陷检测,对测试结果进行了分析比较。测试结果表明该文的检测软件具有良好的实用性和检测性能。     

基于广义主成分分析的图像重建

主成分分析(PCA)在图像识别及高维数据降维中有着普遍的应用.为提升基于主成分分析的图像重建性能,在经典PCA算法的基础上提出了广义主成分分析(TPCA),并利用该算法进行图像重建.该算法利用图像像素的空间邻域构成固定尺寸的数组并将其作为广义标量进行代数运算,可以方便有效地描述各像素的空间约束,从而提升图像的重建效果,...     

基于二维广义主成分分析的人脸识别

针对人脸识别中的特征提取问题，提出了一种基于二维广义主成分分析（2DIMPCA）的人脸识别方法.有别于传统的人脸识别算法需要将二维人脸图像矩阵压缩成一维向量，该方法直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵，通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次广义主成分分析（IMPCA）运算，消除了人脸图像行和列的相关性，大大压缩了特征的维数.选用二维最小近邻分类法进行分类，计算识别率.在AT&T人脸库以及Yale人脸库上的测试结果表明，与主成分分析（PCA）和IMPCA相比，该方法具有更高的识别率和更快的识别速度.     

基于多元统计投影方法的过程监控技术研究

为克服传统过程监控方法需假设过程特征信号服从多元正态分布的缺陷,提出了一种新的基于独立成分分析(ICA)和主元分析(PCA)的过程监控方法,该方法由两步组成: 第一步: 利用独立成分分析方法从过程信息中提取非正态分布特征信号,然后用Parzen窗法估计其概率密度确定控制限进行过程监控;第二步: 利用主元分析方法对剩余过程信息提取正态分布特征信号,采用Q和Hotelling T2统计量对此正态特征信号进行过程监控.通过对双效蒸发器进料浓度和加热蒸气温度发生异常的两种故障模式仿真研究表明,该方法比传统多元统计过程控制具有更少的漏报率.     

基于多元统计分析方法对承包商选择的研究

在构建承包商评价指标体系的基础上，应用多元统计分析中因子分析方法，给出了一种综合评判承包商水平的新方法，实践证明，该方法是有效、可行的，它可以作为决策选择承包商的一种重要方法．     

基于主独立内容特征的人脸图像检索方法

提出一种基于独立分量分析的内容特征,并用于人脸图像检索,得到一种基于内容的图像检索新方案.该方案首先在降维空间提取出基于高阶统计特性的主独立内容特征（PICF）,应用提取的PICF特征进行有效的人脸图像描述.为确保计算有效性和检索正确率,运用可消除独立特征顺序不确定性的基于PICF的检索方法,并在具备不同亮度、尺度、姿势和图像描述变化的ORL脸谱数据库中完成了人脸图像检索实验.计算机仿真结果验证了所提出方法的有效性.最佳检索率为100%,平均查准率达95.14%/千次.     

基于主独立内容特征的人脸图像检索方法

提出一种基于独立分量分析的内容特征,并用于人脸图像检索,得到一种基于内容的图像检索新方案.该方案首先在降维空间提取出基于高阶统计特性的主独立内容特征(PICF),应用提取的PICF特征进行有效的人脸图像描述.为确保计算有效性和检索正确率,运用可消除独立特征顺序不确定性的基于PICF的检索方法,并在具备不同亮度、尺度、姿势和图像描述变化的ORL脸谱数据库中完成了人脸图像检索实验.计算机仿真结果验证了所提出方法的有效性.最佳检索率为100%,平均查准率达95.14％/千次.     

一种改进卷积神经网络的教学图像检索方法

针对卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失以及降低高维度图像特征数据等问题,提出了一种改进卷积神经网络的图像检索优化方法。该方法首先利用融合的卷积层提取图像特征,并在融合的卷积层之间添加全连接层以减少特征信息的丢失;然后采用主成分分析法对高维的特征数据进行有效的降维处理;最后采用余弦相似度的方法进行相似度匹配,以实现相似图像的检索。采用当前经典的LeNet-L、LeNet-5等方法同文中方法在图像检索性能评价指标上进行对比实验。实验结果表明,所提出的检索方法比文中其他检索方法在查全率和平均查准率方面提高了3%27.3%。     

基于多元统计信号处理的间歇过程监控方法研究

针对化工生产中日益增多的间歇过程，提出了一种基于多元统计信号处理的过程监控方法，其主要思想为将过程信息空间划分为由盲源信号描述的信号子空间、过程主元描述的信号子空间和残差信号子空间，随后对各个信号子空间构造过程统计量或分类器提取信号特征进行过程监控，该方法避免了传统多元统计过程控制 (multivariate statistical process contro，lMSPC)需假设过程特征信号服从正态分布的前提.将本方法与传统MSPC方法的性能进行了对比，并在仿真中给出了对比研究结果.通过对间歇过程的仿真研究表明，该方法不仅能够有效地检测出故障，而且有利于故障的分离和定位，从而说明该方法不仅是有效的，而且其性能优于仅能检测故障的传统MSPC过程监控方法.     

基于广义主成分分析的步态识别算法研究

步态识别是根据人行走方式的不同对人的身份进行识别的.通过背景减除实现人体检测,运用形态学操作和图形几何变换实现了图像的标准中心化.在特征提取阶段使用步态能量图(GEI)来描述每个步态序列,分别使用主成分分析、二维主成分分析、完全的二维主成分分析以及加权完全的二维主成分分析对特征进行降维,最后采用最近邻分类器来测试识别结果作对比研究.实验结果表明权衡计算量和识别率,二维主成分分析对于GEI的步态识别比较有效,识别率可达95.43%.     

一种新的SAR图像目标识别预处理方法

针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,提出了一种有效的SAR图像预处理方法．首先通过自适应阈值分割、形态学滤波及几何聚类处理获得干净平滑的目标图像,再采用幂变换来增强图像质量,然后提取图像的主分量分析(PCA)、二维主分量分析(2DPCA)特征来进行识别．基于美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的数据的实验结果表明,结合上述预处理,PCA,2DPCA的识别性能均可达到96.5%以上．     

多元统计分析在土地利用分区中的应用

土地利用分区是土地利用总体规划的重要组成部分,以松原市土地利用分区为例,首先利用主成分分析对评价指标进行了降维处理,并解释研究了各主成分代表的意义,然后利用聚类分析方法,结合主要分区原则,将松原市划分为四个类型区。