螺旋锥齿轮接触斑点识别系统研究

工业摄像头采集到的螺旋锥齿轮齿面图像,输入到螺旋锥齿轮接触斑点识别系统,将图像预处理后,建立齿轮齿面接触斑点坐标系。通过对接触斑点关键参数的计算,判别出接触斑点的形状和位置,将接触斑点的参数存储为矩阵结构文件,为螺旋锥齿轮试切和机床的调整提供了数据支持     

煤泥浮选泡沫数字图像处理中的边缘检测算法研究

通过分析煤泥浮选泡沫图像的特点和应用常规边缘检测算法所存在的问题, 提出了综合应用煤泥浮选泡沫图像灰度和梯度信息进行煤泥浮选状态监控的观点, 介绍了使用基于Sobel算子改进的方向算子对煤泥浮选泡沫图像进行处理的方法。     

灰度自适应边缘检测在煤矸石分选中的应用

针对煤和矸石灰度的不同,本文介绍了一种基于灰度的自适应边缘检测法,首先对图像进行灰度增强预处理,然后采用迭代算法求出图像分割的最佳阈值,结合形态学的腐蚀算法从而实现图像的精确边缘检测,并给出了仿真实例。与几种经典的边缘检测算子相比较,该算法效果最佳。     

基于Sobel算子的弧形材料边缘检测

数字图像的边缘检测是图像分析与处理的基础,在测试技术工程应用上占有十分重要的地位。针对具体的弧形材料,实验过程中首先用CCD结合图像采集卡获取材料的图像,然后经图像去噪处理,通过VC++进行编程,采用Sobel算子的检测方法,最终得到了弧形材料的边缘。结果表明所检测的边缘清晰,能够满足对弧形材料其他相关测试的要求。     

最优边缘检测算法在智能煤运车辆车道线识别中的应用研究

车道线的识别是智能车辆视觉导航系统的关键技术,目前还没有成熟的理论应用于煤运车辆的视觉导航系统。文章就结构化道路图像中的车道线识别的边缘检测算法进行了比较研究,分析了几种经典算子的原理,提出了改进的双阈值Canny算子,并做了将经典算子和改进的Canny算子用于车道线检测的仿真实验。实验结果表明,Canny算子效果优于其它的经典算子,并提出了车道检测中边缘算子的合理应用方案,为视觉导航应用于智能煤运车辆实现煤运车辆的自主驾驶,提供了可靠的车道线检测技术的理论依据,具有非常重要的研究意义。     

煤矿胶带表面裂纹检测图像处理算法研究

采用分治法改进的中值滤波法进行滤波去噪,提高算法执行速度;使用直方图均衡化与局部对比度结合法增强图像的动态范围,凸显裂纹细节,同时将Sobel算子扩充为四个方向进行边缘检测,仿真结果表明扩充的Sobel算子输出边缘更强烈,更有利于图像分割。提出一种实时性更强的改进二维Otsu算法进行图像分割,从图像实验结果可以看出,改进分割算法效果非常理想、有更好的自适应性,受图像对比幅度变化、亮度变化和目标比例大小的影响较小。     

基于边缘检测的焊接RT图像中缺陷分割方法

针对RT焊接图像,提出一种sobel算子与动态的自适应阈值相结合的边缘检测方法,并利用基于奇偶判断的填充算法,准确提取缺陷。对RT焊接图像进行边缘检测分割前,为去除噪声、检测和识别特征更加容易,首先在图像预处理中去除焊缝外背景,并进行了全方位多级组合滤波、局部区域的直方图均衡处理,然后还利用列灰度波形分析划分焊缝内区域。     

基于机器视觉的煤炭带式输送机的智能监控方法

煤炭带式输送机容易发生偏移现象,导致安全事故发生,应用计算机视觉技术监测其偏移故障,通过监控设备采集井下输送机作业视频图像,结合加权引导滤波与双边滤波算法实现对采集图像的增强去噪处理,运用Canny算子检测处理后图像的边缘,通过霍夫变换算法由边缘检测后图像内提取出输送带的边缘直线特征,运算出边缘直线斜率值,依据所设定的斜率范围判别输送带是否出现偏移故障。结果表明,该方法有效监测传送带的扭动偏移故障,为煤炭企业工作的安全提供保障。     

煤炭传输带边缘磨损机器视觉无损在线检测

通过分析煤矿胶带运输过程的实际需求,将机器视觉技术与传输带在线检测相结合,选用高精度线阵CCD实时取像,研究传输带磨损边缘提取定位算法,在图像数字化、图像编码、图像增强的基础上,进行边缘提取和阈值分析。针对经典Sobel边缘检测算子存在定位精度不高和对噪声敏感等缺点,提出增加6个方向模板来提高定位精度的改进算法。     

基于机器视觉的煤矿带式输送机跑偏检测方法

机器视觉是煤矿井下带式输送机输送带跑偏故障检测的有效方法,但检测准确度仍有待提高。研究用引力检测方法对Canny方案进行优化,生成大掩模3×3梯度算子,实现准确提取输送带边缘轮廓信息。进而通过Hough直线变换得到边缘直线的坐标信息,对输送带扭曲和偏移2种故障进行识别。实验结果表明,经优化后算法处理过的图像C/A值分布在0.01～0.03,C/B分布在0.01～0.04,整体优于原算法,提升了边缘提取精度。研究表明该方法可以更准确地提取输送带边缘信息,并识别出跑偏故障。     

矿岩破碎粒度的智能识别与测量

把小波边缘检测技术应用于爆堆图像分割处理中,采用基于最优条件下二次B样条小波和自适应模极大值的图像边缘检测算法,综合运用膨胀技术和短链删除技术,很好的去除了伪边缘。在边缘提取的基础上,系统利用自主设计的一套算法快速实现了对图像中岩块几何特征量(面积、周长)的计算。     

数字图像处理在输送带撕裂视觉检测中的应用

针对煤炭生产中输送带易于产生纵向撕裂的背景,构建了基于数字图像处理和机器视觉技术的输送带撕裂检测系统。将数字图像处理技术应用于输送带撕裂的裂纹边缘信息的检测,对采集的裂纹图像进行预处理、边缘检测以及特征抽取。该方法具有实时动态显示输送带状况的优点,识别精度高。     

基于设备图像的边缘检测算子比较研究及实现

边缘检测技术在近几十年来成为图像处理与模式识别领域的一个研究热点。这个技术可以应用在煤矿安全管理的监控报警实际生产过程中。本文在对设备图像的常用边缘检测算法进行分析研究的基础上,对其进行了介绍,并通过实验针对仪器图像对各种算法进行了比较和分析。     

基于改进BP神经网络的彩色图像边缘检测

利用改进的BP神经网络模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息,在RGB彩色空间中通过欧式距离度量像素之间的差异获得灰度图像;为了降低训练样本的数量,将灰度图像二值化作为导师信号;针对传统的边缘检测算法容易产生边缘断裂、不连续等缺点,文章将动量法与自适应学习速率结合起来对传统的BP神经网络进行了改进。利用该方法对二值图像进行了边缘检测,实验结果表明,该方法对二值图像的边缘检测较传统的检测方法具有更好的效果。     

小波模极大值算法提取摩擦焊接缺陷图像边缘技术

在由UltraPAC系统捕获的摩擦焊接缺陷图像中,存在着宏观和微观缺陷信息。如何实现对接头缺陷准确的定量分析一直是研究的热点。提出了一种基于小波变换模极大值的边缘检测算法,采用了3次B样条小波来实现图像边缘检测,并对实验得到的超声检测图像进行仿真。通过比较,利用小波变换模极大值提取的图像边缘效果非常明显,为后续的摩擦焊接超声扫描缺陷图像的分类与识别提供了非常有用的信息。     

基于机器视觉的阴极铜表面质量检测系统研究

为了解决了目前人工对于阴极铜表面质量检测存在的问题,实现阴极铜的全自动化检测与筛选。本文将图像处理技术应用于阴极铜表面质量的检测。论文的研究方法如下:首先选择试验需要的硬件和软件,然后通过试验采集照片,通过系统获得数据,最后把实际测量的数据和系统数据对比,分析之后得出结论。表面检测系统的流程设置为:图像预处理、相机标定、立体较正、立体匹配、数据计算。应用的原理和方法是双目视差原理、三角测量法、逐渐像提取法、以及Sobel算子和BM算法。把检测系统计算出相关数据与试验实际测量得出的数据进行对比,发现两种数据差别极小,检测结果一致,验证了检测系统的正确性,说明该系统能够满足实际生产的需求。最终建立一套阴极铜表面质量检测系统,确立了系统的结构设计和位置安装。本系统解决了当前人工筛选存在的问题,实现了阴极铜的全自动化生产。     

改进的图像分割方法的应用

为了实现较好的在复杂背景下跟踪目标,提出一种基于YUV灰度阈值法和基于Gauss Laplacian边缘检测法相结合的算法。该算法首先采用灰度阈值法对图像进行灰度处理,使图像只有目标颜色和背景颜色2种颜色,再用Gauss Laplacian边缘检测提取目标轮廓,根据目标形状特征去除与目标颜色相同的其他物体。实验表明与以往采用单一方法相比,该方法在复杂背景下可以很好的提取出目标,达到准确跟踪的效果。     

基于Canny算子的浮选气泡形态特征参数提取

浮选过程中微观气泡的形态特征参数对浮选条件实验及机理研究具有重要意义,本文提出了一种基于气泡区域选取及Canny边缘检测的气泡形态特征提取的方法。首先,将拍摄到的浮选气泡图像进行预处理操作,阈值分割后的二值图像与原图像矩阵相乘得到气泡区域图像;然后利用Canny边缘检测提取气泡边缘坐标参数,基于此坐标信息计算出气泡面积、周长、圆心位置等参数,并实现向物理参数的转换。结果表明,此参数提取方法鲁棒性强、精度高,适用于光照不均和噪声干扰等复杂环境下气泡形态特征参数的提取。