基于改进Zernike方法实现圆形边缘亚像素检测

在图像测量中,图像边缘的精确定位与检测是影响测量精度的关键。为了实现快速、高精度的图像边缘定位与检测,提出了一种改进的Zernike方法,采用四个方向模版Sobel算子对图像初处理,利用被测物的几何信息,只使用零阶矩实现对边缘的亚像素定位。实验结果表明改进算法比原算法具有更高的精度,而运行的时间不到原算法的1/4。该算法具有良好的处理效率,能够满足一般具有几何特征图像边缘实时、亚像素精度定位与检测的要求,具有广阔的应用前景。     

图像平滑算子对边缘检测精度的影响

图像平滑算子的性能会直接影响到边缘检测的精度,并最终影响到边缘定位的精度,从而影响CCD摄像机的标定精度,所以通过实验对图像平滑算子和边缘检测算子进行了性能比较,可以看出中值滤波算子在保持良好的去噪性能基础上,与均值滤波相比能够很好地保持图像的边缘等细节,与图像间平均滤波相比能够节约时间、提高效率。与Canny算子相比,Sobel算子不但能够准确地检测出目标的边缘,而且具有很强的抗噪性,在检测直线边缘方面具有很强的优势,更加适合应用的需要。     

工业CT图像的亚像素级面积测量

为了提高工业CT图像测量的精度,研究了一种基于Facet模型的亚像素级面积测量方法,并将其应用于实际的工业CT图像测量中。首先采用基于Facet模型的边缘检测算法提取亚像素边缘,然后通过最小距离搜索法分离出待测目标的边缘点并排序,最后利用离散化的格林公式计算面积。其中,基于Facet模型的边缘检测算法精度高、抗噪声能力强,能为后续基于边缘的测量提供高精度的数据;最小距离搜索法在浮点型边缘点上实现了待测目标边缘与整幅图像边缘的分离,并生成排序链码,克服了边缘点是浮点型且不连续的困难,给面积的计算提供了有效的数据。测量方法是在亚像素边缘上进行的,突破了图像分辨率对测量精度的限制,使在低分辨率的图像上实现高精度的测量成为可能。分别针对仿真图像和实际的工业CT图像进行了实验,实验结果表明该方法的测量精度高于普遍采用的像素累加法。     

边缘模式比对高精度测长技术研究

边缘在图像检测中有着重要的作用。本文利用参考标尺作为检测基准,采用边缘模式比对的方法,基于亚像素技术设计高精度的边缘检测算法,获得被测物的亚像素级边缘位置。算法精度高,具有抗噪声,抗抖动,抗倾斜等优点,并且对图像传感器件分辨率要求较低,特别适用于复杂生产环境下高精度的视觉测量。     

一种利用Roberts-Zernike矩的亚像素边缘检测方法

亚像素软件处理技术可以在一定程度上提高图像测量系统的精度,针对Zernike矩的亚像素边缘检测存在计算量大和边缘定位精度低等不足,提出了一种基于Roberts-Zernike矩的亚像素边缘检测方法,在提高精度的同时减少了运行时间。实验结果表明,该方法测量精度高、定位精确,具有良好的抗噪性能和处理效率。     

二维几何图形测量中的边缘定位算法研究

研究图像优化测景和提取问题,针对CCD摄像机采集的图像中含有各种噪声,传统的边缘检测算法不仅不能很好地抑制噪声,而且定位精度只达到像素级.为了更好地提取图像边缘信息并抑制噪声,以提高测量系统的测量精度.在比较分析各种像素级边缘检测及亚像素细分算法的性能后,采用能同时协调图像边缘信息和抑制噪声的多结构多尺度形态边缘检测.根据测量系统的被测目标,采用矩估计亚像素细分算法来实现图像边缘的精确定位,并进行仿真.仿真结果表明算法通过提高定位精度,有效地提高了测量精度.     

多孔零件二维几何量高精检测系统的研究

为了提高工业零件检测效率和测量精度,研究了基于图像检测技术的多孔零件二维几何量的测量问题.先对CCD获取的零件图像进行分析处理以改善图像的可识别性,采用基于二次曲线拟合的快速亚像素边缘定位算法快速提取零件的精确边缘,从而提高系统的测量精度,并运用Hough变换计算被测零件的几何参数.实测结果表明,该系统的测量精度和准确度高,边缘定位精度达0.1 pixel,检测精度达101μm,最大相对误差为0.4%.     

结合分数阶微分和Canny算子的边缘检测

目的 传统的边缘检测算法对于具有分形结构等复杂纹理的图像和弱边缘图像检测精度较低。方法 针对该问题,将Grünwald-Letnikov（G-L）分数阶微分引入到Canny算子中,设计了一种新的基于G-L定义的分数阶微分掩模,在分数阶阶次的选取上更灵活（阶次可取正数和负数）,分析了分数阶微分掩模中的参数与边缘检测精度之间的关系,并引用了3种评价指标来评定算法的性能。结果 将G-L分数阶梯度代替Canny中传统的梯度算子,不但可以增强图像的细节信息,而且可以增强灰度均匀和弱纹理区域的梯度信息,从而提高了边缘检测的精度和稳定性;设计了一种新的基于G-L定义的分数阶微分掩模,该掩模在分数阶阶次的选取上更灵活,具有差分方向可调性,其应用范围更广;并通过实验给出了边缘检测精度与模板参数之间的关系,从而为最佳模板参数的选取提供了依据。用综合图像和真实图像进行了实验,并与传统的5种边缘检测算子和3种基于分数阶微分的边缘检测算法进行比较,从检测精度,检测效率和抗噪性能3方面验证本文算法性能,大量的实验结果表明,本文算法在检测精度,检测效率和抗躁性能方面都有较大的提升。结论 理论分析和实验结果均表明,该算法可用于检测图像中的纹理细节和弱边缘,且检测精度和稳定性都有明显的提高,本文算法是Canny算法应用的一个重要延伸。     

层析图像表面积测量方法研究

通过层析图像来进行被测物的几何参数测量是CT技术的一项重要应用,该方法在逆向工程、无损检测、航天工业领域都发挥了重要作用;针对目前CT系统采用手工选取被测区域进行测量的方法,提出一种三维层析图像表面积的自动测量方法;该算法首先对所有切片图像在阈值化的基础上进行边缘提取,然后进行八邻域边缘跟踪、层间插值和拟合,最后将所求的曲面剖分成若干四边形从而求得其表面积,在实验中证明了这种方法相对于周长积分求表面积的方法具有更高的精度。     

梳理齿片最优Sobel算子边缘检测算法研究

精梳机锯齿整体锡林所用梳理齿片的质量会直接影响精梳机的梳理效果。针对经典Sobel边缘检测算子存在图像边缘定位精度低和对噪声敏感等缺点,提出了一种最优Sobel算子边缘检测算法用于梳理齿片图像边缘检测。该算法在经典Sobel算子2个方向成像模板基础上增加6个方向成像模板以提高定位精度,同时通过最优阈值的选取使图像具有良好的抗噪性能。实验结果表明,该算法对梳理齿片图像边缘提取具有很好的检测精度,且抗噪能力和准确性都具有可行性和实用价值。     

热轧无缝钢管外径在线CCD测量仪的研制

介绍一种热轧无缝钢管外径ＣＣＤ在线测量仪，并详细分析了其光路组成及电路系统。     

钢管材质计算机在线分检系统及其核心算法

介绍了钢管材质计算机在线分检系统的总体结构, 提出了一种基于经验值的统计递推分检算法. 当同规格不同批的钢管检测数据严重离散, 且在检测前不用样管先调试的情况下, 这种方法很好地解决了生产线上钢管材质的检测问题. 文中给出了现场测试的结果.     

基子视频图像的在线测量技术的研究

在线测量技术在冶金行业中得到了越来越多地应用，本文针对槽钢长度在线测量的主要实现技术进行了研究和模拟仿真，并提出了一种基于视频图像的在线测量运动槽钢长度的方法。该方法利用图像采集卡捕捉两张不同时刻的图像，经过中值滤波预处理后进行图像减法确定槽钢的运动区域，然后根据运动区域得到槽钢的灰度值范围，接着对图像进行阈值分割，最后利用分割的图像计算出槽钢的长度。     

基于最短距离法的钢管测厚方法研究

钢管厚度一直是工业生产中的重要待测参数.针对钢管的传统接触式手工测量所带来的低效,高成本等问题,将图像处理技术应用于钢管的厚度测量领域.根据待测钢管的客观情况和所采集到的图像特征,研究了使用基于图像分析处理的技术来实现钢管的厚度测量的问题,并加以实现.最终,获得一定精度的测量结果.     

多导航传感器系统实时在线性能评估算法研究

从实际工程应用的角度出发,提出了多套导航系统存在情况下的导航系统性能实时在线评估算法。对同类测量导航系统采用加权最小二乘算法以得到一套更高精度的测量信息,在此基础上,利用开环卡尔曼滤波分别对惯导系统实现实时信息融合,再对单独融合后的导航结果进行加权处理得到最终的融合导航结果,并以此作为导航系统性能评价的基准和实现对导航系统的在线故障检测。通过实时仿真结果表明:应用该算法对导航系统进行评估,能够在不增加系统本身负担的情况下,具有较高的性能评价精度,是一种切实可行的方法。     

在线黑体空腔精确度的试验研究

本文在锻造炉上选择SiC管和Al_2O_3管作为在线黑体空腔，通过测量腔体的温度分布，并利用传统的方法和精度公式法，对上述在线黑体空腔的精度等级进行了评价。     

基于虚拟仪器机械动力参数自动测试系统的开发

本文介绍了一种基于虚拟仪器的机械动力参数的微机自动测试测试系统，并对该系统的工作原理、硬件结构及软件编程进行了阐述。该系统综合采用了虚拟仪器技术和现代测控技术来实现对机械动力参量的的在线监测和管理。实践表明该系统性能良好。     

Robust model predictive control using tubes

A form of feedback model predictive control (MPC) that overcomes disadvantages of conventional MPC but which has manageable computational complexity is presented. The optimal control problem, solved on-line, yields a ‘tube’ and an associated piecewise affine control law that maintains the controlled trajectories in the tube despite uncertainty; computational complexity is linear (rather than exponential) in horizon length. Asymptotic stability of the controlled system is established.     

基于多线程的钢管智能探伤系统

论文设计了基于PC机的钢管探伤系统。运用多线程技术解决了实时数据采集、控制和图形显示的问题。采用多传感器信息融合达到了探伤过程中要求很高的对多信号协同控制的目的。实验结果表明,该系统达到了高速采集、精确控制、实时显示等系统性能指标,实现了钢管实时探伤的目的。     

Vibration modes of a resonant silicon tube density sensor

We present an investigation of the resonance parameters for a new sensor for on-line measurements of fluid density. The sensor consists of a tube system made of single crystalline silicon. The tube system is excited electrostatically into mechanical resonance and the vibration is detected optically. Using a simplified theoretical analysis, the resonance frequency can be shown to be proportional to 1√ρ, where ρ is the density of the silicon and the fluid weighted according to their areas in a cross section of the tube. Thus, a change in fluid density results in a change in the resonance frequency. This dependence is demonstrated by measurements for four different vibrations modes. The quality of the vibration is also investigated through measurements of the Q-values of the vibration modes. The tubes are made using anisotropic silicon KOH etching and silicon-to-silicon fusion bonding micromachining techniques. The dimensions of the tube system are 8.6×17.7 mm with an outer tube thickness of 1 mm and a wall thickness of 100 μm. Total tube length is 61 mm, and the sample volume is 0.035 ml. The sensor has a very good density sensitivity of the order of -200 ppm/(kgm^-3) and a high Q of the order of 3000 for air in the tube