基于机器视觉的锥螺纹参数测量方法

为解决机器视觉实现工件几何参数测量存在测量精度不高,和其对几何形状复杂的锥螺纹参数测量很难达到精度要求这一问题,在分析机器视觉方法测量精度不高的原因的基础上,提出粗、精结合的定位和尺寸测量方法,构建了一种结合高精度的图像传感器和高精度光栅尺的锥螺纹测量几何参数测量系统;高精度光栅保证了螺纹螺旋线和锥度参数的测量准确性,高分辨率的图像传感器和一定倍率的放大镜头保证了螺纹牙形参数的测量精度;构建的测量仪易于实现锥螺纹多参数测量需要,能满足较高精度的螺纹参数测量要求。     

围岩结构面发育程度参数的图像处理技术研究

基于图像处理技术的围岩结构面发育程度参数测量方法,是一种不同于传统测量的新方法,该方法由图像测定、图像处理、图像解析三部分组成,以普通非量测数码相机为主要工具,依托计算机进行图像信息处理,可以快速获取隧道施工掌子面围岩结构面发育程度参数信息。对这一新方法进行了较全面系统的研究,并研发了相应的处理软件,实现了该方法的自动化与智能化。通过对现场实拍的典型围岩图像进行实验分析比较,该方法在精度和效率方面都取得了较好的效果,开辟了一条围岩结构面发育程度参数调查测量方法的新途径。     

基于散焦图像的运动物体位移及姿态参数测量

利用散焦图像测距原理,研究了一种运动物体位移和姿态参数测量方法。该方法首先在物体上设置4个特征点,然后根据特征点的散焦图像的模糊程序分别计算出每个特征点的移动距离,再由4个特征点的移动距离最终确定物体的运动位移和姿态参数。实验表明,该方法测量原理简单,计算量小,能满足实时性要求,并具有一定的测量精度。     

运动物体位移及姿态参数的一种图像测量方法

利用散焦图像深度估计原理,给出了一种运动物体移动距离和姿态的测量方法,并对 图像特征点的获取和跟踪方法作了研究．该测量方法首先在物体上设置了四个明暗分明的圆 形特征点,然后根据物体运动过程中特征点图像边缘的模糊程度,测量计算物体沿摄像机光 轴的移动距离．当物体发生倾斜后,可由被测量的四个特征点沿光轴的移动距离值不同来计 算物体的倾斜角．该方法仅需一台摄像机,测量原理简单,计算量小,能满足实时性要求, 并具有一定的测量精度．     

纸张切割非接触式成像定位测量方法与应用系统

为了探索纸张切割非接触式成像定位测量的新途径,以替代传统的接触式测量方式,提出一种利用图像分割,图像匹配和测量技术的纸张切割非接触式定位测量方法,分析和探讨涉及图像处理关键技术,并进一步分析了测量的精度和误差产生的因素。实验结果表明,该测量方法测量时间小于0．5s,测量精度为7min,从而为物体在线测量与定位提供了一种新的方案。     

基于切尾加权融合算法的多传感器CCD测量系统

为解决小直径物体的几何参数的精确测量问题,提出了一种基于多源数据切尾加权融合算法的图像测量方法;该方法首先利用CCD成像技术实时获取被测物体的图像;根据图像的特点,对图像进行边缘定位,在单传感器上测得被测物体的几何参数;最后利用探索性数据分析方法中的切尾均值概念构造加权因子,得到多传感器测量数据的精确估计值;仿真实验结果表明,该测量方法具有运算简便、精度高等特点。     

光电火控系统指向精度CCD非接触测量方法研究

为满足某光电火控系统中二维转台指向精度的高精度测量需求,提出了一种利用CCD图像的非接触测量方法;以静态指向精度为测量对象,构建了CCD图像测量系统,系统分辨力为0.44mrad,采用视频序列的数字图像自动拼接方法得到单幅宽视场全景图,通过图像快速匹配方法得到转台的方位像素坐标值,对转台的指向精度进行了测量;测量实验结果表明:转台的指向精度为0.5mrad,满足指向精度2mrad的设计要求。     

基于图像技术的多刃钻尖参数的测量及应用

提出了一种基于图像技术的多刃钻尖参数的非接触测量方法;介绍了利用CCD图像的多刃钻尖参数测量系统;调整工作台和钻尖的相对位置,通过CCD拍摄钻尖图像,对钻尖原始图像进行预处理,包括图像灰度化、滤波、二值化、边缘检测;经过Hough变换检测得到钻尖外刃的图像轮廓和钻尖圆弧刃的图像轮廓,再利用最小二乘法对钻尖外刃和圆弧刃的图像轮廓进行拟合,通过定标计算后,从而得到所测参数结果。并对测量精度进行了分析。试验结果表明,该检测系统运行稳定可靠,检测精度高,具有一定的实用性和推广价值。     

数字式射线图像缺陷检测的C-V方法

数字式射线图像（DR图像）缺陷检测主要是进行缺陷区域的分割和测量,分割精度将直接影响到测量精度。C-V模型是一种新的基于曲线演化理论和水平集方法的图像分割模型,它结合区域信息使得分割结果全局最优,可以很自然地处理轮廓线拓扑结构的变化。针对工件DR图像特点,研究了一种DR图像缺陷检测的C-V方法：首先应用C-V模型进行DR图像缺陷区域的分割,在此基础上,完成缺陷区域几何参数的测量。实验表明,C-V方法能准确地分割出DR图像中的缺陷区域,并获得缺陷形心和面积等参数。     

工业CT三维图像曲面面积与内腔体积的测量

三维工件尺寸参数的测量,是从工件出发获得设计图纸的逆向工程的基础。但工件内部结构特别是封闭内腔的测量用传统测量方法难于实现。研究了基于工业CT的三维图像曲面面积与内腔体积测量的算法,针对工业CT断层图像,用C-V方法分割,在得到目标区轮廓点的基础上,计算面积与体积。为了使得到的曲面平滑,计算曲面上点到形心的距离并用高斯卷积进行轮廓滤波再测量。实验结果表明：该方法与传统的先图像去噪再分割测量的方法相比,有较好的测量精度。     

车牌图像的快速匹配识别方法

在车牌识别中,经常遇到车牌字符发生缺损、污染现象,统计识别、结构识别方法很难将它们准确识别出来。该文提出了一种快速匹配识别方法,根据图像放大和缩小原理构建多种字符模板,利用图像上、下矩对字符进行粗分类,然后根据图像自相关特性,构建了失配比例加权惩罚匹配模型,可以对车牌字符进行精确识别,该方法识别率达到了99%以上。     

基于图像信息的雷达测距系统实现

研究雷达图像测距问题,提高测量结果的准确性。针对当雷达采集图像中,测距点的像素与外界环境像素混淆,无法通过灰度等级进行准确的提取,导致测距点采集存在误差,根据测距点进行的距离测量结果准确性不高的问题。为了解决上述问题,提出一种新的基于雷达远程采集图像的距离测定方法。通过运用特征点的亚像素级精确配准技术,使得待检测的测距点能够完成准确的匹配,保证距离计算结果的精确性。实验结果表明,改进方法能够快速的完成关于雷达采集图像的距离测定,提高了测距的准确性,取得了不错的效果。     

干涉条纹检测微动位移的图像处理方法

干涉测量方法目前已经在我国广泛应用,测量精度也是不断提高,而测量精度根据不同的方法而不同,通过目测干涉条纹变化来检测位移的变化,不仅使使用者劳动强度大,而且因为不同的测量人员而得到的结果,提出基于图像处理的干涉条纹检测微动位移的方法。根据试验结果,检测精度达到λ/10,为精密测量位移提供方法参考。     

综合优度法和不一致性法的最优分割参数选择方法

分割参数的选择直接决定着影像对象的大小、形状。因此如何选择最优的分割参数显得尤为重要。用局部标准差和局部Moran指数构建了新的优度度量函数,然后与通过不一致性法选择的分割参数进行比较,进而选取综合的最优分割参数。通过对高空间分辨率IKONOS影像上农田、草地、池塘和建筑物等4种不同类型地物进行实验,表明不同地物类型具有不同的最优分割参数区间,且分别使用本研究所提出的优度法和不一致性法所得度量参数具有基本一致的最优参数分布区间。进而,通过对最优分割参数和其他分割参数下的分割结果进行影像分类,分类结果的精度评价表明综合两种度量方法得到的最优分割参数可获得最佳的分类结果。     

基于计算机辅助的医学图像测量与控制方法研究

医学图像常规检查中,需要对目标图像进行测量以获取相关数据。测量主要集中在对距离,面积,角度以及周长等数据的获取。由于医学检测的严谨性,数据准确,方法简便是必不可少的要求。随着计算机技术的发展,其在医学中的应用也得到了广泛的推崇。计算机辅助的医学图像测量不但替代了传统的手工测量方式,也极大地提高了测量的精度与效率。分析医学图像测量算法,针对如何确定目标区域的问题设计了颜色填充的方法,可有效区分出目标区域图像。为了提高该算法的效率,进一步提出了其改进算法,降低了算法执行次数,提高了系统性能。     

基于CMOS图像匹配的非接触测量系统

采用CMOS图像匹配传感器实现对圆形工件几何尺寸(同心度)的非接触测量。选用OV7670、FPGA、TFT和触摸屏组建系统。选用三点定圆法和数像素点法的测量原理,编程实现数字图像处理算法和圆匹配。对实物进行匹配测量并分析误差,通过增加迭代次数减少误差,增加图像的细化程度来提高测量精度。     

基于双目视觉的板材平面测量研究

针对传统人工测量板材尺寸精度较低、工作量大、易导致板材表面受损等局限,基于双目视觉技术设计了一种板材尺寸视觉测量系统;通过双目相机采集棋盘格图像,采用MATLAB进行相机标定和图像校正,拍摄左右图像并通过半全局立体匹配算法(SGM,semi global matching)进行特征点立体匹配,重建出目标三维点云模型;为提高目标特征点坐标获取的准确性,提出基于HARRIS的亚像素检测方法;采用区域生长算法结合膨胀和腐蚀操作提取板材表面轮廓,根据三角测量原理计算出板材轮廓上各点的三维坐标从而实现板材的尺寸测量,并进行点云重建增强三维展示效果;实践结果表明亚像素检测方法在角点提取上存在优势,在实际板材测量应用中实现了高精度尺寸测量,满足了工业测量需求。     

一种改进图像拼接算法的仿真研究

研究图像拼接优化问题,在图像拼接中有精度要求,但由于受到光照、目标移动、视角等影响,图像含有噪声,且容易发生变形,传统Harris特征提取算子不能适应图像变形特性,容易获得很多错误的特征点,导致后继的图像拼接精度低。为了提高图像拼接精度,提出一种改进Harris算子的图像拼接方法。首先对待拼接图像进行平滑和几何校正处理,然后采用改进Harris算子提取图像特征点,最后采用傅立叶变换实现图像配准,平均值法进行图像融合,得到一幅全景图像。仿真结果表明,改进算法不仅减少了图像拼接耗费的时间,同时提高了图像精度和拼接的效率,达到了图像无缝拼接的效果。     

基于MATLAB的车牌定位算法的分析与仿真

车辆牌照识别是智能交通系统的重要部分。该论文针对车辆牌照识别问题中的车牌定位问题进行了分析,并对车牌图像的灰度处理,车牌图像的边缘检测,车牌图像的形态学处理等相结合的方法对车辆牌照进行仿真分析。实践证明,与其他的车牌区域定位方法相比,用该方法要相对快一些,而且成功率高一些。     

基于小波变换的乳腺肿瘤B超图像识别的研究

通过小波变换的原理对正常乳腺B超图像和病变乳腺B超图像进行小波分解,对图像进行小波去噪处理,再对图像进行小波特征提取。通过人工神经网络的方法对图像的特征参数进行统计分析,得出正常的乳腺B超图像和发生病变的B超图像之间的区别,从而判断哪些图像发生病变。仿真实验表明,该方法相对于医生凭经验判断有更高的准确率。结论：采用小波变换方法将图像分解、去噪并提取出来的特征参数可以有效地将两类图像区分开来,医生根据量化特征参数进行诊断,提高乳腺肿瘤临床诊断的准确率。