三维图像特征点匹配与拼接

随着三维图像在生活中的广泛应用,三维图像处理技术逐渐成为研究的热点。不同的三维图像匹配技术在不同的应用领域具有各自的优点及不足。本文基于对几种主要的三维图像拼接算法如迭代最近点算法（ICP）、穷举搜索算法、标准化匹配算法、Spin Images描述算子及积分卷机描述算子的分析,提出了一些相应的优化方法,可为相关学者提供参考。     

轮胎断面测量系统的快速图像拼接方法

针对轮胎断面测量系统中扫描图像分辨率高、视场小,需拼接图像数量多的特点,在传统拼接算法基础上,提出一种基于小波金字塔的快速图像拼接方法。通过计算最小区域差异度,结合小波金字塔的搜索策略,提高了图像拼接的准确性和效率。     

基于量子点荧光强度变化检测陶瓷疲劳微裂纹

量子点具有荧光光谱窄、激发光谱宽、荧光强度高、稳定性好等优势,将量子点应用于微裂纹的监测有极大的优越性.本文利用量子点涂层的荧光性能进行了陶瓷裂纹的直接检测,并与实际裂纹比较发现仅有2％的差别;借助ANSYS有限元软件计算模拟了陶瓷在产生疲劳裂纹后的应力分布.对比发现,涂层荧光强度变化和应力变化都呈区域性分布,而且应力越大,荧光强度越强,说明该方法是一种简单有效的裂纹测试手段.     

钻机井架产生裂纹的原因分析及检测方法

井架是钻机设备主要极件,其承载能力的高低直接兲系着钻机的安全性,兲键受力部位在交变载荷的作用下宜产生裂纹。通过对井架裂纹的原因迚行了系统的分析,有效的避免了无谓的损伤;迚一步介绍无损检测的原理与探伤方法,使用此检测方法可直观地发现缺陷的位置及形状,根据缺陷等级评定受伤极件的使用情况,确保了井架的安全,大大节省了工人的劳动强度,提高了生产效率。     

基于SIFT算法的射线底片拼接技术研究

由于射线检测技术自身技术特点和底片长度的限制,同一焊缝的射线检测信息通常需要多张相互搭接的底片方可完整显示,这不仅降低了检测结果的直观性,还存在底片被伪造的隐患。目前,监督检验人员对射线底片的人工辨识是防止底片伪造的主要手段,但同一工程中底片数量较多,势必造成人工辨识的效率和准确性较低。针对以上问题,采用SIFT算法对射线底片搭接区域特征的辨识与拼接技术展开研究,对含缺陷与不含缺陷的模拟试块射线底片进行实验,结果表明:SIFT算法能够有效匹配射线底片搭接区域的相似特征,并实现底片的完整无缝拼接,拼接准确率100%,此外,基于搭接区域特征和拼接结果实现底片伪造的快速辨识具有可行性。     

中温炻瓷七色彩点釉的研制

本文详细介绍了中温炻瓷七色彩点釉的研制情况,提供了该釉的配方组成及主要工艺参数,并对其主要的影响因素进行了分析讨论。     

锅炉锅筒管座角焊缝产生裂纹的原因分析及防治建议

我们在福建某电厂50MW的节能环保型机组的锅炉检验中,对锅筒管座进行表面无损检测,其中发现了大量的表面裂纹。对此我们对该台锅炉锅筒管座角焊缝进行了全面排查,并对产生裂纹的原因进行了分析,从而对锅筒制造、安装及运行等方面提出改进建议。     

基于人工智能的红外图像特征点匹配方法

针对红外图像中的特征点匹配问题,本文选取了一种基于人工智能技术的红外图像特征点匹配算法和一种基于比例不变的特征转换方法,运用梯度直方图的方法来实现特征点的提取;在此基础上,利用最近邻搜索算法获得特征点的特征矢量,求出查询特征向量与原点之间的欧式距离,搜索特征矢量的最近邻点;并随机取样一致性算法消除了错误的匹配。试验结果表明：此方法的特征点提取率在0.5%以上,且具有良好的提取稳定性;能对红外图像的特征点进行有效的匹配,提高了图像的清晰度;当转动角与光照比的情况下,该方法可以使图像的灰度分布更为均匀,同时也能增加图像的信息量。     

基于数据驱动的卷积神经网络电容层析成像图像重建

针对电容层析成像技术的图像重建问题,提出了基于数据驱动的卷积神经网络图像重建方法。根据气固两相流的流型特点,通过数值模拟的方法随机生成了60000组介质分布图像,并利用有限元法计算了与之对应的电容向量,从而建立了一个“电容向量-介质分布”数据集;然后根据电容层析成像图像重建特点建立了卷积神经网络模型,对数据集中的训练集进行学习和训练,并利用测试集对训练结果进行了验证与评价。在此基础上,对获得的ECT图像重建卷积神经网络模型进行了静态实验和流化床测试实验研究。模拟和实验结果表明：所建立的卷积神经网络能较好地实现ECT图像重建,可直接用于流化床内的颗粒浓度分布测量。     

基于图像重构的玻璃缺陷检测技术研究

玻璃缺陷检测方法是影响玻璃缺陷检测系统性能的重要因素。本文给出了采用图像重构方法对玻璃缺陷进行检测的方案。通过逐行三值化处理、数据编码及缺陷图像重构,简化了图像构成的同时保留了缺陷的特征信息,使对玻璃缺陷识别更为高效。实验表明此算法可对出现位置无重叠行及有重叠行的缺陷进行重构,并且达到在线检测要求。     

基于连续小波变换的输油管道裂纹缺陷漏磁检测研究

在分析埋地输油管道裂纹漏磁检测现状的基础上,研究了连续小波变换能量法在管道裂纹漏磁检测信号处理上的应用。设计了裂纹缺陷漏磁检测实验方案,利用连续小波变换分析了裂纹缺陷不同特征参量(长度和深度)对漏磁检测信号的影响,得出了不同特征参量的裂纹漏磁信号的连续小波变换能量变化图谱,表明了漏磁检测信号特征与裂纹缺陷之间有特定的定量关系及用漏磁方法检测裂纹缺陷存在着一定的局限性。     

视频图像检测火灾探测技术比较

介绍视频图像检测技术在火灾探测中的应用,研究视频图像检测火灾探测器的原理、构成和算法,并比较该技术和其他火灾探测技术的优、缺点。     

基于图像技术的工业循环水硅酸根离子检测研究

为了快速准确地检测工业循环水中硅酸根离子的含量,依据朗伯-比尔定律,在硅钼兰分光光度法的基础上,提出根据溶液图像颜色特征值来测量硅酸根离子浓度的方法,并开发了一套基于图像技术的检测装置,通过LabVIEW软件编程来控制各试剂的加药量并采集有色溶液的图像,依据有色溶液浓度和图像颜色特征值间的相关性,在线性区间0.0~3.2mg/L浓度范围内选择G值作为最佳颜色特征值,绘制标准曲线。重复实验和测试结果证实,该检测技术具有准确性和重复性好的优点。     

关于雅可比-傅立叶矩在两种坐标系下的计算

介绍了在极坐标系下计算雅可比-傅立叶矩的方法,在极坐标系下计算雅可比-傅立叶矩,需要将直角坐标系下的图像转换到极坐标系下,这样不仅使计算量增加,而且会产生计算误差,因此在利用雅可比-傅立叶矩进行图像识别时误差很大,重构的图像效果不好。基于以上问题,给出了一种在直角坐标系下直接计算雅可比-傅立叶矩的方法,无需将图像在2种坐标系间转换,这样可以降低计算量,减小计算误差。     

边缘检测算子在古陶瓷器型研究中的应用

本文对古陶瓷数字图像进行边缘检测,实际上就是对古陶瓷器型轮廓进行轮廓识别、轮廓形状提取等一系列的数字处理过程。它是古陶瓷器型研究领域中尝试的一种新方法。本文选用5种常用的边缘检测算子对古陶瓷器型进行边缘提取,对比了它们各自的优缺点。实验表明,在实际应用中要根据具体情况和要求选择合适的边缘提取算子。     

基于光谱图像分析的镀液中铁离子检测方法研究

以精确检测出镀液中的铁离子为目标,提出一种基于光谱图像分析的镀液中铁离子的检测方法。依据铁离子在镀液中呈现出的独特影像特征,建立铁离子光谱向量的线性观测模型,计算待检测镀液中铁离子光谱图像局部奇异度,并融合主成分分析算法建立光谱图像正交投影空间,结合光谱角度匹配技术实现对镀液中铁离子的精确检测。试验结果表明:基于光谱分析的镀液中铁离子的检测方法可行且有效,检测效果优于常用检测方法的,检测精度高且误差率低。     

基于SD语义差分法的日用陶瓷装饰风格意象偏好研究

日用陶瓷是在实用基础上兼具审美功能的产品,其装饰风格影响着消费者的购买意向。目前,日用陶瓷的装饰风格对消费者心理影响的研究较少,大部分集中在装饰和造型的定性分析方面。基于此现状,本文以消费者偏好为主视角,采用SD语义差分法,藉由问卷调查潜在用户对日用陶瓷装饰风格的主观感受,将用户对装饰风格关联的意象词汇评分作为样本,再结合交叉对比分析,探析产品装饰风格和消费者心理的关联性,以期为相关从业者提供设计思路和应用参考。     

基于改进极限学习机的透明塑料裂痕检测

针对透明塑料中微小裂痕难以检测的问题,提出了基于改进的极限学习机算法的检测方法,采用卷积神经网络以组建特征提取器;同时,采用基于狮群算法优化的改进极限学习机算法以构建分类器。在改进极限学习机算法中,狮群算法被用于优化隐含层神经元和输入层神经元之间的权重矩阵,提高了透明塑料微小裂痕检测实验中的识别率。