基于区域生长法的自适应图像分割的网眼织物瑕疵检测

为了解决网眼织物在织造过程中的实时检测问题,提出了一种基于频域滤波和区域生长法的瑕疵区域自适应分割方法。通过分析傅里叶变换后的功率谱获得网眼织物纱线分布特征后,通过设计滤波器自动滤除了与织物纹理背景相关的频率成分以削弱织物自身纱线分布结构对瑕疵检测精度的干扰。利用滤波后图像的灰度分布特点自适应地求取了分割参数,并使用区域生长法实现了对瑕疵区域的自动分割。利用对获得的二值图像进行形态学运算,得到了最终的瑕疵区域分割图像。实验结果表明,该算法能较准确地对瑕疵进行定位,瑕疵区域分割精度较高,自适应性和抗干扰能力较强,可以满足工业检测的要求。     

应用颜色聚类图像块的多舰船显著性检测

由于多舰船目标显著性检测过程容易将边界像素作为背景处理,本文提出了应用颜色聚类图像块的多舰船显著性检测方法。该方法首先检测邻域像素是否具有颜色相似性,并将临近的具有相似颜色的像素聚集在一起作为一个图像块。接着,对获得的图像块进行扩展,使图像块包含很多其他图像块的像素以提高图像块内像素间的对比强度;对边缘像素进行背景索引标记,计算图像块中像素的显著性强度,采用阈值分割方法获得目标显著性区域。最后,基于颜色聚类的图像块存在部分重叠的特点,利用权值对存在叠加的显著性图像进行融合,从而获得多舰船目标整幅图像的显著性检测结果。对获得的多舰船目标图像进行了实验测试,并对本文算法结果和当前比较先进的其它显著性检测算法进行了效果对比。结果显示:提出的利用颜色聚类图像块的舰船显著性检测方法的查全率达到78%以上,准确率达到92%以上,综合评价指标Fβ≥0.7;无论考虑单个指标还是整体指标,本文算法均优于其他对比算法。     

基于Gabor滤波器对织造前帘子布疵点检测研究

针对织造前帘子布纱线疵点自动检测问题,对织造前帘子布纱线疵点分布特点开展了研究分析,提出了一种基于Gabor滤波器的帘子布纱线疵点检测算法,利用Gabor滤波器的能量值来描述帘子布纱线疵点特征。通过对疵点Gabor图像阈值化处理,得到了疵点的二值图像。然后对疵点二值图像沿水平方向进行了均等分割,得到了疵点所在的条状图像并除去随机噪声。在1 792个疵点图像测试集上对不同尺度参数的Gabor滤波器进行疵点检测准确度分析,建立了最优的方向和尺度参数组合。并搭建了基于机器视觉技术的帘子布纱线疵点检测系统。研究结果表明,该检测算法对帘子布纱线疵点检测准确度达到99.2%。经过4个月生产实践表明,该系统对织造前帘子布纱线疵点检测效果比人工检测效果提高86%,实现了机器换人的目的。     

嵌入式特征颜色提取算法研究

针对嵌入式机器视觉检测系统的实际要求,提出了一种工作在RGB颜色空间的基于灰色关联分析的特征颜色提取算法。首先,在RGB颜色空间对图像进行分块处理,并通过计算各像素间的灰色关联度来确定初始特征颜色;然后按照像素与各初始特征颜色间的灰色关联度对所有像素分类;最后对分类后的像素应用颜色直方图法获得最终的特征颜色。算法具有较高的计算效率和稳定性,且对噪声的干扰不敏感。在此基础上设计了一种嵌入式物体表面特征颜色提取系统,实验表明该算法可以快速准确的对具有简单纹理的物体表面特征颜色进行有效提取。     

基于颜色先验的显著性物体检测

传统的显著性检测算法主要基于中心先验、边界先验建立检测模型,但是在实际应用中,这些先验信息不一定都适用,比如机器视觉领域很多图像显著性区域位于图像边界,因此针对传统显著性算法的缺点,根据实际应用需求提出基于颜色先验和高斯混合模型的算法,不需要局限于中心和边界先验。首先通过高斯混合模型在Lab颜色空间根据颜色将图像中的像素聚类,根据颜色先验和结构相似性算法将子高斯模型分为前景子高斯模型和背景子高斯模型,此时的分割结果比较粗糙、噪点较多,通过条件随机场对此进行优化,获得最终的边界准确度较高的显著性区域。所述算法直接通过高斯混合模型对像素进行聚类,没有利用中心、边界先验,应用高斯混合模型保证获得准确稳定的边界,能够检测位于边界的显著性区域,与传统的显著性检测算法相比准确度更高。     

表面贴装LED全自动编带机视觉检测系统研制

介绍了表面贴装LED全自动编带机基于数字图像处理技术的视觉检测系统研制,探讨了采用二值化方法对型号为5050六角正面发光贴片LED进行方向检测。该检测方法首先是对采集到计算机中的图像进行二值化处理,然后是划定芯片每个边角的检测范围,接下来就是统计每个边角白色像素或黑色像素的面积,通过对比各个角白色像素或黑色像素的面积偏差找到芯片的缺角位置,最后由缺角位置确定出芯片的方向。给出了检测结果,并从理论和实践上证明了该方法的可行性和正确性。     

一种不定长水尺图像水位测量方法

针对水尺图像水位识别中存在的多根水尺拼接、水尺拍摄不完整以及环境适应性差等问题,从摄影测量学角度提出一种复杂光照条件下不定长水尺图像水位测量方法。首先通过人工选取的标识点构建水尺在像素坐标系和世界坐标系之间的透视投影关系;然后利用水尺的颜色特性将水尺与背景分割并二值化;再根据二值化图像使用方差均值阈值法检测水位线位置;最终通过投影关系计算出水尺图像中水尺中线的表达式,并结合水位线位置计算出水面上水尺中线的真实长度,获得水位值。本文对水文站真实水尺图像进行了测量实验,将检测结果与遥测水位值进行对比,结果表明本方法提高了不定长水尺图像水位检测的可靠性,测量精度达到1 cm,检测分辨率为1 pixel,基本满足水文站水位监测要求。     

量子混沌与折叠算法的图像加密系统

本文提出一种量子混沌与折叠算法相结合的图像加密系统。该系统的主要思想是通过量子混沌映射和二维Logistic映射分别进行Arnold变换,得到两个由伪随机数组成的与灰度图像大小相等的矩阵Q、E,然后利用这两个矩阵对图像分别进行以下操作:一是利用矩阵Q对图像从4个方向进行"折叠操作",二是使用前一个像素值与当前像素值进行异或,然后将异或得到的值加上E对应的值,以对当前像素值进行修改,从而达到图像扩散的效果,增加差分攻击的难度。利用MATLAB对测试图像进行模拟仿真分析,结果显示,经该加密系统加密后的图像,其水平、竖直和对角线方向像素值的相关性分别为0.001 006、0.000 152、0.000 789,信息熵H(s)=7.997 3。一系列的实验结果表明该加密系统具有很高的安全性和随机性。     

基于帧间颜色梯度的背景建模

在分析了交通场景视频特点的基础上,根据视频流中帧间像素颜色变化情况来确定背景像素值。提出以帧间像素梯度值作为背景像素的判断条件来建立背景模型的方法。在计算中将图像进行分块,通过求子区域颜色梯度变化值来确定其背景,然后根据各子区域的计算结果重建背景模型。实验结果表明:平均经过100帧图像初始化后,即可完成背景建模,初始化帧数比其它方法少,平均每帧图像的处理时间为15.566 ms。该方法背景建模的速度和初始化帧数都满足交通场景视频监控系统的要求。     

复合式二次边缘检测的红宝石球直径高精度测量

为了对红宝石球直径进行非接触式、高精度测量,本文提出了一种复合式二次边缘检测法。首先,对拍摄到的红宝石球图像进行预处理后使用自适应阈值的Canny边缘检测算法对红宝石球图像进行一次边缘检测;其次,采用基于像素加权平均的图像融合算法对红宝石球二值化图像与边缘检测图像进行融合,对融合后的图像进行边缘提取,选择三次样条插值法对边缘图像进行插值,通过曲线拟合获得图像边缘的亚像素坐标,根据坐标进行圆拟合,结合标定得到检测结果,完成复合式二次边缘检测,从而实现对红宝石球直径的高精度测量。实验结果表明：对6 mm的红宝石球直径测量,测量精度可达1.5μm,定位精度不超过0.1个像素,满足企业测量要求,为后续实现工业自动化检测提供了较好的技术支持。     

随行振动胶塞用芳纶纤维布复合材料的制备及摩擦磨损性能

针对石油钻井中使用的随行振动胶塞与套管、岩石摩擦磨损较大的问题,提出采用芳纶纤维布复合材料来增强随行振动胶塞的耐磨性.根据Bnierley经验公式法试织出6种不同经纬密度的试样织品,借助万能磨耗机试验研究织物不同经纬密度和不同摩擦转速对芳纶纤维布复合材料耐磨性的影响.结果表明:摩擦转速一定的条件下,织物经纬密度越大,芳...     

Entropy‐assisted image segmentation for nano‐ and micro‐sized networks

Image analysis is an important tool for characterizing nano/micro network structures. To understand the connection, organization and proper alignment of network structures, the knowledge of the segments that represent the materials inside the image is very necessary. Image segmentation is generally carried out using statistical methods. In this study, we developed a simple and reliable masking method that improves the performance of the indicator kriging method by using entropy. This method selectively chooses important pixels in an image (optical or electron microscopy image) depending on the degree of information required to assist the thresholding step. Reasonable threshold values can be obtained by selectively choosing important pixels in a complex network image composed of extremely large numbers of thin and narrow objects. Thus, the overall image segmentation can be improved as the number of disconnected objects in the network is minimized. Moreover, we also proposed a new method for analyzing high‐pixel resolution images on a large scale and optimized the time‐consuming steps such as covariance estimation of low‐pixel resolution image, which is rescaled by performing the affine transformation on high‐pixel resolution images. Herein, image segmentation is executed in the original high‐pixel resolution image. This entropy‐based masking method of low‐pixel resolution significantly decreases the analysis time without sacrificing accuracy.     

基于模糊形态筛和四元数的水下彩色图像增强

水下彩色图像增强是水下视觉领域的一个重要问题.其中,照明引起的非均匀亮度往往严重影响了对水下图像增强的效果.首先运用彩色模糊形态筛改善非均匀照明情况,然后通过围绕水体色彩的四元数几何旋转,将水下背景像素赋予灰度或低饱和度色彩,而目标像素色彩保持不变,从而扩大前景目标与背景的差别.实验结果对比表明,新的彩色水下图像增强算法修正了水下图像的色彩不平衡,更适于处理水下图像的亮度不均匀情况.     

Fabric model for clothing design by wrinkle simulation

During the design process in clothing production, fashion designers must imagine the state of the fabric used. The state of wrinkles formed on fabric according to human posture and movements is an important design element. However, the selection process of the fabric for realizing the design envisioned by the designer takes a lot of time and effort. By using clothing simulation, it is possible to identify the parameters of weave and mechanical properties of the yarn fabric for realizing the design that the designer requires, and this can facilitate the selection process. Many fabric models taking into account the mechanical properties of fabric based on mass spring models have been proposed, but none of the models proposed take into account the state of friction and slipping at the contact point of the warp and weft. In this paper, a method for setting the weave and mechanical properties of the fabric as parameters in order to simulate a state in which the fabric covers an object or human, and a system based on this method were proposed. The proposed system can perform simple simulation using a mass spring model that takes into account slipping at the contact points of the warp and weft of the fabric worn.     

Extraction of yarn positional information from three-dimensional CT image of textile fabric using a yarn model for its structure analysis

This paper proposes a novel method for analyzing a textile fabric structure to extract positional information regarding each yarn using three-dimensional X-ray computed tomography (3D CT) image. Positional relationship among the yarns can be reconstructed using the extracted yarn positional information. In this paper, a sequence of points on the center line of each yarn of the sample is defined as the yarn positional information, since the sequence can be regarded as the representative position of the yarn. The sequence is extracted by tracing the yarn. The yarn is traced by estimating the yarn center and direction and correlating the yarn part of the 3D CT image with a 3D yarn model, which is moved along the estimated yarn direction. The trajectory of the center of the yarn model corresponds to the positional information of the yarn. The application of the proposed method is shown by experimentally applying the proposed method to a 3D CT image of a double-layered woven fabric. Furthermore, the experimental results for a plain knitted fabric show that this method can be applied to even knitted fabrics.     

自适应权值滤波消除图像椒盐噪声的方法

提出了一种自适应权值滤波算法。该方法利用邻域差分法(ROAD)判定滤波中心点的有效性,若判定该点为噪声,则将邻域像素分别赋予不同权值对该点像素重构,邻域像素权重系数的分配随该点有效程度的增加而增大。一方面抑制了图像噪声,另一方面保留了图像细节。实验证明该方法在滤除椒盐噪声时,无论从视觉角度还是数据恢复角度都比常规滤波方法效果有明显改善。当图像中含有35%的椒盐噪声时,利用该方法恢复数据效果比传统中值滤波提高10 dB。     

Effect of the yarn pull-out velocity of shear thickening fluid-impregnated Kevlar fabric on the coefficient of friction

This study explains the yarn pull-out process behavior of woven fabrics in relation to their mechanical properties. Empirical research on the relationship between the yarn pull-out behavior and fabric properties are evaluated, along with a detailed comparison of friction between the fabric fibers in static and dynamic modes. Samples are tested in three modes, namely, neat, dissolved liquid, and silica particle- based Shear thickening fluid (STF)-treated fabric. Accordingly, the presence of STF increases friction between the fabrics and the warp and weft yarns, as well as prevents the displacement of the yarns. Increased friction also leads to an increase in the energy absorption of the yarn pull-out process. In this research, the pull-out test has been performed at three different velocities: 50, 250 and 500 mm/min. Results show that increases in the pull-out velocity increase the pull-out force of the neat and dissolved liquid samples. By contrast, the behavior is completely opposite in the STF-treated sample. Comparing the yarn pull-out values indicates that the STF-treated samples have the highest value, which is approximately three times higher than that of the neat sample.     

利用VB与VC混合编程实现数字印花的图像处理

织物吸收墨水能力的差异、经向和纬向的属性不同,造成数字印花过程中出现偏色和不期望条纹的现象,达不到理想的印花效果.针对这种问题提出在印花之前对图像进行合理的处理方案,即调整图像各种颜色的灰度值,将调整后的误差按不同的比例分配到经向和纬向的点上,使得在经向和纬向的点得到不同程度的补偿.介绍用VC编写动态连接库(DLL)、在VB中调用的方法来开发对数字印花的图像处理软件,以适应不同的织物,从而提高印花质量.     

基于运动模糊特征分割的空间移变降质复原

针对一类由动机座上的相机对运动目标拍摄得到的空间移变降质图像,提出基于像素运动模糊特征分割的图像复原方法。首先分析由于运动模糊的卷积作用,该类图像中的运动目标和背景产生相对位移,两者的像素发生叠加,发现若背景灰度均匀,则叠加区相邻像素灰度值的变化程度相似。根据该灰度变化特征检测运动模糊方向上的目标边缘,并结合canny算子检测平行于模糊方向的边缘,两部分边缘图像进行求或运算,然后利用形态学操作处理,从而分割得到完整的目标模糊图像。对该目标图像剔除叠加区的背景灰度信息,并补零扩充为完全卷积的模糊图像,最后利用反卷积复原算法去除模糊。实际复原结果证明,该方法能够有效地解决该类空间移变降质图像的复原问题。