基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测

目的 解决传统亮度、色彩等检测方法不能有效检测出烟包(尤其背景为白色的烟包)有无油封包裹的问题。方法 在传统检测方法的基础上,增加基于灰度共生矩阵算法的检测方法进行散包检测,通过对新型散包检测硬件架构设计、硬件隔离设计、相机优化、数学建模、灰度共生矩阵特征值提取、最优解等处理,采用基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测方法能实现烟包散包检测精度的提升,有效检测出烟包(尤其浅色烟包)有无油封包裹的情况,降低无油封包裹烟包流入下道工序的风险。结果 基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测方法能有效提升烟包的散包检测精度,散包烟包的检出剔除率≥99.9%。结论 基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测方法能有效提升烟包的散包检测精度,尤其对浅色烟包有无油封包裹情况效果提升明显。     

基于投影和灰度共生矩阵的内孔几何形状检测

在生产实践中,常常需要检测工件内孔的几何形状和尺寸。本文介绍了一种利用投影和灰度共生矩阵检测工件内孔形状的方法。使用该方法检测内孔的几何形状时,随机采集工件中某一截面在10个投影角度下的投影即可。将投影记为矩阵的形式,求投影的灰度共生矩阵,并提取灰度共生矩阵的二次统计量作为表征内孔几何形状的特征参数。本文的仿真实验利用Radon变换模拟X射线的投影过程,分别采集不同内孔形状的投影信号,并提取特征参数。实验证明该方法能够有效地鉴别出工件内孔的几何形状。     

改进灰度共生矩阵的印刷品表面缺陷检测方法

目的针对印刷品表面缺陷检测中计算实时性差、缺陷类型识别率不高等问题,提出一种改进灰度共生矩阵(GLCM)的印刷品表面缺陷检测方法。方法首先对主流的缺陷检测流程进行优化设计,通过对图像进行预处理和差分操作,判断待测印刷品表面是否存在形状缺陷;然后针对传统灰度共生矩阵的特征提取维度高、信息易丢失、旋转不变性差等问题,设计一种综合考虑效率和实时性的缺陷区域特征参数提取算法;最后结合得到的特征参量,通过基于支持向量机的分类器完成不同形状缺陷的分类识别。结果实验结果表明,文中所设计的改进算法所提取的特征参量更能精确表征缺陷区域的特征,同时,特征参数的提取时间和缺陷分类识别率等指标均比传统检测方法更有优势。结论在保证计算实时性的前提下,文中所设计的检测方法能有效完成印刷品表面缺陷区域的纹理特征识别能力,具有较高的分类识别率。     

基于灰度-梯度共生矩阵和模糊核聚类的振动图形识别方法

以往复机械振动参数图形为对象,提出了基于灰度-梯度共生矩阵和模糊核聚类的振动图形识别方法。利用灰度-梯度共生矩阵直接提取振动参数图形中的特征信息,将得到的纹理特征参量作为样本输入空间,通过Mercer核把输入样本映射到高斯特征空间后,在高维特征空间中进行聚类,从而实现往复机械故障智能诊断。实验结果表明,该方法可以获得较高的诊断精度,具有一定的可行性和有效性。     

基于视觉系统的特高压屏蔽环振动参数辨识

特高压屏蔽环具有尺寸大、刚度小、动力荷载效应显著的特点,其结构动力参数的辨识对揭示屏蔽环振动机理、探索振动控制技术具有重要的研究意义和工程应用价值。基于视觉系统提出一种特高压屏蔽环振动参数监测与识别的新方法。首先在图像上创建模板,经过基于互相关的图像匹配定位,获取模板在连续序列图像上的像素级匹配点,针对互相关函数呈现出的峰值特性,利用二次曲面拟合法实现屏蔽环位移时程数据的亚像素定位。然后采用移动平均滤波降低相机晃动产生的噪声信号,最后通过快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)求解屏蔽环的振动频率。以某特高压交流线路屏蔽环为例,将该方法与模态测试、有限元分析的计算结果对比,验证其可行性。     

灰度共生矩阵在蔬菜种类识别中的应用研究

针对我国蔬菜类食品安全追溯系统中有关种类信息采集存在的一些问题,提出了一种利用图像纹理分析技术对多种蔬菜进行识别分类,进而提高信息采集的准确性与高效性.实验中分别用灰度共生矩阵算法(GLCM)、高斯马尔可夫模型法(GMRF)和Gabor法分别对蔬菜的纹理进行特征提取,并通过支持向量机(SVM)分类对比.结果证明,由灰度共生矩阵对蔬菜种类识别可以得到较好的分类结果.     

基于灰度梯度共生矩阵最大熵估计的盲视频水印算法

<正>1基于灰度梯度共生矩阵最大熵估计的盲视频水印算法1.1灰度梯度最大阈值算法概述。图像分割是计算机视觉中的一个关键问题,在图像分析、图像识别、图像检测等方面占有非常重要的地位。其中基于图像统计灰度分布的阈值方法应用最为广泛,在实际系统中,图像目标和背景之间并不具备截然不同的灰度,随着可见光照射角度的不同,目标的亮度和背景的亮度均要变化因此阈值的正确选择是很重要的,直接影响着分割的精度及图像描述分析的正确性。     

振动环境中螺栓连接结构状态声发射试验研究

螺栓连接应用广泛,螺栓松动可能造成灾难性的后果。结合声发射技术,在振动台上进行螺栓连接状态检测初步试验。对试验中所采集的大量声发射信号进行分析,找出不同扭矩下螺栓连接状态所对应的信号特征,实现对连接螺栓松动状态的辨识。     

基于灰度-梯度共生矩阵的旋转机械振动时频图形识别方法

针对旋转机械振动图形信息在故障诊断中一直没有得到充分利用,在一定程度上影响诊断技术的推广和利用的问题.研究了基于灰度-梯度共生矩阵的旋转机械故障诊断方法,该方法利用能反映图形像素点灰度与梯度的分布规律的灰度-梯度共生矩阵,直接提取和挖掘旋转机械振动信号的时频灰度图形中的像素点与其邻域像素点空同关系的特征信息,有效地提取图形中纹理特征信息后,直接利用人工免疫反面选择算法实现旋转机械故障诊断.在600 MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验,诊断结果表明可以获得较高的诊断精度,并与基于灰度共生矩阵的诊断方法进行了比较,证明该方法可以提高故障诊断的准确率,验证了该方法的可行性.     

基于主成分分析的车用发动机振动状态综合评价

针对车用发动机振动状态大样本数据分析困难问题,提出用主成分分析(PCA)方法对大样本数据进行特征信息提取,将高维相关特征参数转化为低维互不相关的特征参数,从而建立了某型车用发动机振动状态综合评价函数。应用该方法对某型车用发动机振动状态进行分析,结果表明,该方法可以在信息量损失较小的前提下,定量评价车用发动机振动状态。