基于梯度空间二值纹理化描述子的矿山井筒视频图像匹配

针对传统匹配算法在低质量的矿山井筒视频图像匹配时匹配精度和效率低问题,提出基于梯度空间纹理化描述子的匹配算法。该算法快速检测特征点和特征点邻域状态,并将二值纹理和方向梯度直方图相结合构建特征描述子,提高描述子的区分度,然后根据特征点状态分类,在类内采用2种不同的匹配策略大幅提高算法的执行效率。试验结果验证,该算法能有效解决图像模糊、光照变化、低对比度和图像变形问题,对低质量的矿山井筒视频图像具有较好的匹配效果。     

自适应边缘阈值法的煤火探测研究

为了探测内蒙古乌达煤田的煤火位置,针对国产CBERS-04卫星的热红外波段提出一种自适应边缘阈值算法。该算法通过高斯滤波算法过滤热图像噪声,利用Sobel算子和提取的高温区域生成高温边缘,将高温边缘像素温度值的平均值作为温度分割阈值识别并提取煤火区。通过外业调查的火区验证提取的火区,发现二者的位置重叠度高达81.3%。对比同一日夜晚ASTER卫星和CBERS-04卫星所提取火区发现二者的位置重叠度为81.0%。这些结果均表明自适应边缘阈值煤火识别算法具有较高的煤火识别精度。     

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。     

边缘融合的多字典超分辨率图像重建算法

由于煤矿井下特殊的环境导致井下图像一般比较模糊和边缘特征比较弱,而目前基于字典学习的图像超分辨率重建算法通常是将全部图像块利用训练的单一字典进行重建,忽视了各图像块之间的差异性,不利于重建边缘不清晰的矿井图像。结合矿井图像特征提出一种边缘融合的多字典超分辨率图像重建方法,该算法根据各图像块的梯度统计信息将图像块进行分类并训练对应的字典库,重建时将不同字典重建的图像块融合成完整的高分辨率图像;此外为了提高图像的边缘信息,预处理阶段低分辨率图像进行边缘融合以增强边缘特征,重建的高分辨率图像利用学习的先验知识进行边缘融合以修正重建过程中出现的误差。实验表明,该算法的重建效果优于其它基于字典学习的超分辨率图像重建方法,能够很好地重建图像的边缘细节,并抑制重建过程中产生的重影和振铃效应,平均PSNR值提高1.19 d B。     

基于模糊梯度法的焊接图像缺陷边缘检测方法

采用模糊梯度方法对灰度焊接图像中的缺陷进行边缘检测。同一幅图像其边缘上的点并不是严格确定的,不同方法提取的边缘宽度也不一样,将模糊概念引入到边缘检测中,求灰度图像各像素点的梯度值,得到整个图像的梯度图像。根据梯度值的分布特点,确定边缘点的隶属度函数,从梯度图像数据中提取有效数据对隶属度函数参数进行计算,并对焊接缺陷边缘检测,得到较好的效果。     

基于改进加权引导滤波的煤矿井下图像除雾算法研究

针对暗通道先验理论在煤矿井下尘雾图像处理中出现的图像失真、颜色偏暗、细节丢失等问题，提出了一种基于亮暗通道先验理论的煤矿井下图像除雾算法。首先，融合暗、亮双通道先验知识，重构局部大气光；其次，分析双边滤波的滤波特性，建立基于局部像素差值的改进加权引导滤波算法；最后，利用暗通道大气光和原始图像的像素差值自适应调节图像的整体亮度。试验结果表明，改进加权引导滤波算法能够有效除去煤矿井下图像中的尘雾影响，与基于引导滤波的He算法和Retinex-MSR算法相比，本算法拥有较高的平均梯度和标准方差，复原后的图像清晰度更高，单张图像处理时间均低于1 s,比Retinex-MSR算法运行时间缩短了近1/2。     

利用图像处理技术测量零件尺寸

通过对零件尺寸机器视觉检测系统的关键技术进行研究,分析了零件边缘灰度值变化,结合Roberts算子检测出的边缘呈多像素宽度的特点,提出了基于最小二乘曲线拟合的亚像素边缘检测方法用于边缘检测。实验结果表明:检测系统的测量精度能达到2μm。     

钽铌粗精矿高梯度磁选数值法分析

以某富铪锆矿粗精矿为研究对象,在进行高梯度磁选钽铌试验的同时,采用数值解析方法分析高梯度设备内的磁场特性,将磁场划分为六边形单元并用"瞬时快照法"对磁选过程进行分析,用两组偏心椭圆来近似表示不同矿粒在磁场中的捕集区域,通过求解偏心椭圆在x轴上的临界值来确定钽铌精矿的产率、回收率及品位。数值法计算结果和高梯度磁选试验结果的对比分析表明：数值计算结果揭示了高梯度磁选的捕集规律,能够实现高梯度磁选试验的条件参数对分选效率影响的预评估,在缩小试验范围、降低试验次数的同时能够实现分选效率的提高。该研究方法及结果对钽铌矿及其它弱磁性矿物的高梯度磁选实践具有一定的指导意义和参考价值。     

航空影像上圆图斑定位方法研究

介绍了航空影像上圆图斑边缘提取和中心定位的方法,即以航空影像上圆图斑的灰度、梯度为基础,对剖面线上跃阶特征点进行提取,得到圆图斑的边界点对,然后利用最小二乘法计算3个剖面点对的圆心坐标和半径,定位精度在0.44~2像素之间,说明利用该方法对航空影像上圆图斑中心进行定位,精度较高。     

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。     

基于电压极限椭圆梯度下降法的永磁同步电动机弱磁控制的研究

介绍了基于永磁同步电动机的弱磁控制调速系统,阐述了永磁同步电动机弱磁扩速的基本原理,常用方法及其优缺点。利用电压极限椭圆梯度下降法进行弱磁控制,对电流参考值进行了修正,并对修正电流参考值时的比例系数α、β进行了仿真分析。仿真结果表明,α、β取值可影响弱磁区域的动态性能,α的取值小于β的时候,动态性能较好。     

基于宏程序斜椭圆数控加工算法的研究

通过对斜椭圆宏程序加工过程算法的研究,通过坐标转换可以加工任意旋转角度的斜椭圆,使程序得到大大简化,提高了数控加工效率。     

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。     

一种改进分水岭算法的浮选泡沫图像分割方法

为了解决煤泥浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于自适应标记提取的改进分水岭算法。该方法首先对浮选泡沫图像进行高斯滤波,再运用基于形态学的扩展最大值技术从泡沫图像中自适应提取标记,利用标记对梯度图像进行修改,最后使用分水岭算法对修正后的梯度图像进行分割。试验结果表明,改进后的算法克服了标记提取需要先验知识、分割过程繁琐等问题,使参数选取更加合理,分割结果更加准确。     

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。