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。     

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。     

采用矩阵分块方法的充液箱自由振动分析

针对部分充液箱体振动情况,采用矩阵分块的方法,对位移压力形式的耦合方程进行修改,使结构单元节点在交界面处满足相容性要求,结构和流体在耦合界面完成信息的传递。针对双层底液箱,编制有限元程序,求解出充液箱的频率和振型,通过与ANSYS数值结果进行比较,吻合良好,验证了方法的可用性。同时为采用位移速度势等其它形式的方程进一步研究充液箱体的振动提供了基础。     

Characterization of Wire Rope Defects with Gray Level Co-occurrence Matrix of Magnetic Flux Leakage Images

Magnetic flux leakage (MFL) techniques are used extensively for non-intrusively detecting and characterizing wire rope defects. Traditionally, MFL signals are captured with induction coil sensors. However, the output of coil sensors is related to the wire rope speed, and they can only provide the axial distribution along the wire rope. Hall sensors array are designed due to the limitation of coil sensors. In this paper, a Hall sensors array was designed to capture the MFL signals both axially and circumferentially. 30-channel data from Hall sensors are processed to compose a MFL image. A digital image process technique is introduced to preprocess the MFL image, the MFL images from different types of defects show different texture characteristics. Gray level co-occurrence matrix is utilized for feature extraction of the texture in the MFL image. Five typical eigenvalues (contrast, correlation, energy, homogeneity and entropy) are used as the inputs of back propagation (BP) networks. After training with typical samples, the BP networks show good performance in the quantitative recognition of different defects. The result of this work shows that texture analysis method for MFL image is suitable for feature extraction and quantitative detection of wire rope defects.     

基于多轴振动环境试验的模态参数辨识

基于平行多轴振动台环境试验数据,通过被测系统频域中的测点响应值与台面测点响应值之间的传递函数,导出估汁被测系统的频率响应函数的方法和公式,从而转化为一般的多输入多输出系统进行模态参数识别,并对各振动台输入信号谱相关性的影响和处理方法作了研究.仿真算例验证了方法的可行性和有效性.     

Binary Image Steganalysis Based on Distortion Level Co-Occurrence Matrix

In recent years, binary image steganography has developed so rapidly that the research of binary image steganalysis becomes more important for information security. In most state-of-the-art binary image steganographic schemes, they always find out the flippable pixels to minimize the embedding distortions. For this reason, the stego images generated by the previous schemes maintain visual quality and it is hard for steganalyzer to capture the embedding trace in spacial domain. However, the distortion maps can be calculated for cover and stego images and the difference between them is significant. In this paper, a novel binary image steganalytic scheme is proposed, which is based on distortion level co-occurrence matrix. The proposed scheme first generates the corresponding distortion maps for cover and stego images. Then the co-occurrence matrix is constructed on the distortion level maps to represent the features of cover and stego images. Finally, support vector machine, based on the gaussian kernel, is used to classify the features. Compared with the prior steganalytic methods, experimental results demonstrate that the proposed scheme can effectively detect stego images.     

基于灰度相关特征点的图像拼接算法

提出了一种基于特征点的图像拼接算法,首先利用Harris角点检测提取两幅图像中的特征点,用特征点邻域灰度相关性将特征点进行匹配,并在此基础上根据变换参数向量的欧式距离对误匹配进行剔除,进而实现图像拼接.实验表明,这种算法能有效的排除误匹配的干扰,降低误匹配率,拼接效果良好.     

基于二阶矩阵微分方程的机械振动系统线性二次型调节器设计

本文讨论机械振动系统线性二次型状态调节器（LQR）问题，直接针对系统二阶运动微分方程，性能指标为一个依赖于二阶导数的泛函。由欧拉-拉格朗日方程得出一个系统矩阵增广的二阶线性微分方程，指出该方程稳定的特征对就是最优控制振动系统闭环特征对，并给出求解最优控制状态反馈矩阵的方法，另外，由本文方法还可得出基于速度和加速度反馈的最优控制反馈矩阵。这里不涉及求解代数矩阵Riccati方程。     

一种时变序列轮廓图像运动参数重建方法

针对现有的基于特征场的运动场估计方法对帧间位移比较大时运动参数建立困难的问题,提出了基于目标轮廓图像序列的运动估计理论和参数重建方法.该方法基于水平集方法理论,通过对二维轮廓线的标识处理,对轮廓线的演化运动序列进行了建模,并通过仿真试验进行了验证.本方法可用于重建瞬态目标及形变目标的运动位移、速度和加速度等运动参数检测研究.尤其可用于膛H火焰、爆炸过程分析等动态图像检测领域.     

区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法

目的为了解决当前因图像匹配算法主要依靠提取图像的特征属性矢量进行度量,从而利用其对应的相关系数最大的点进行匹配时导致匹配结果中存在较多的错误匹配点以及匹配误差变大的问题。方法提出区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法,首先利用Forstner算子来提取图像的特征点,以特征点为中心,采取建立极坐标系的方法来确定特征点的主方向,通过特征点邻域的灰度特征来生成低维度的特征描述子;然后引入归一化互相(NCC)函数对特征点之间的相似度进行评估,建立矩形窗口特征点双向匹配规则,完成特征点的匹配,以提高特征点之间的匹配准确度和算法鲁棒性;最后,根据正确匹配特征点组成的三角形具有相似性的特征,设计相似判定策略,对错误匹配点进行剔除,以改善匹配精度。结果实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,文中匹配算法具有更高的匹配精度与效率,有效降低了特征点的误匹配率。结论所提图像匹配技术具有较高的配准精度,在图像伪造、包装条码识别等领域具有一定的应用价值。