面神经序列图像感兴趣区域识别

通过计算机识别面神经序列图像中的感兴趣区域,可以在手术规划过程中辅助医生辨别具体的功能区域,使医生进行手术时更有针对性,避免对面部神经区域的额外伤害。将面神经图像处理并划分成不同的功能区域,利用卷积神经网络对大量病例样本进行学习,得到具有较高准确率的感兴趣区域识别模型。实验结果表明,该卷积神经网络模型可以有效地对面神经序列图像识别出感兴趣区域,具有一定的医疗辅助作用。     

基于线激光视觉的机器人焊缝跟踪鲁棒控制方法

为了解决机器人在高速状态下进行焊缝跟踪时在拐角处产生的失真变形问题,提出了一种基于线激光视觉的机器人焊缝跟踪鲁棒控制方法。该方法通过视觉系统的预测量获得焊缝轮廓信息,对焊缝拐点进行识别并辨认拐角区域,对不同的轮廓部分采用不同的控制策略,同时引入自动校正过程,校正实际生产过程中的装配误差。实验结果表明该方法可以实现可靠的检测与跟踪,解决了高速状态下的运动轨迹失真问题,有效地提高了机器人焊缝跟踪的速度与精度,并确保系统在外界干扰的情况下仍能保持准确和稳定的运动,增强了系统的鲁棒性。     

激光视觉搭接焊缝的图像识别

研究了激光视觉搭接焊缝的图像识别方法。针对原始焊接坡口激光图像中的噪声,比较了均值滤波和中值滤波去噪方法,提出了一种改进的滤波方法,采用自适应阈值调整的最大方差法计算滤波图像的二值化阈值,从而实现对图像的分割。针对搭接坡口激光图像提出了三种坡口中心位置的识别和提取方法,并通过图像处理实验比较了三种识别方法的坐标误差、识别正确率。试验证明,最大方差法的图像处理过程和快速Hough变换识别法有效,能满足焊缝实时跟踪的要求。     

基于决策树的焊缝缺陷类型识别研究

自动对射线底片图像进行分析和缺陷类型识别是无损探伤研究领域的一个热点。在对焊缝射线底片进行图像去噪和图像增强的基础上,对焊缝底片图像进行二值化处理,进而提取焊缝缺陷图像及其特征,再采用决策树方法建立焊缝缺陷特征的分类规则,并用这些规则对二值化后的焊缝缺陷图像进行分类识别。实验结果表明,基于决策树方法对焊缝缺陷图像识别的准确率高,而且所表达的知识易于理解。     

基于灰度形态学的图像处理在焊缝识别中的应用

焊缝轨迹的提取是自动化焊接的关键技术,它不仅要求焊缝提取的准确性,而且要求实时性。论文采用爬行机器人CCD获取的焊缝原始图像,充分利用其灰度分布信息,提出了一种基于灰度形态学的图像处理算法。该算法能针对不同的焊缝,通过灰度形态学滤波等处理,提取焊缝的特征。实验结果表明该算法能满足实时、准确性要求。     

一种基于小波变换的V型坡口焊缝识别算法

小波变换分析方法是现代迅速发展起来的一门新兴学科,在图像处理方面得到很好的应用。利用小波变换检测信号边缘的优势,对V型焊接激光图像的边缘检测技术进行了系统的研究,对V型坡口焊接激光图像的焊缝识别方法进行了系统的研究,给出了基于小波变换的焊缝识别算法,同时进行了大量的实验研究,提出了一种基于小波变换的V型坡口激光图像光纹提取以及计算焊接纠偏量的方法。     

结合形态学的结构化车道线快速识别算法

为解决结构化车道线识别算法中存在的约束条件多,计算过于复杂等问题,提出一种基于形态学的车道线快速识别算法. 该算法首先对道路图像进行中值滤波,Sobel算子增强边缘,利用直方图特征分割图像,然后划分感兴趣区域,接着构造具有车道特征的形态学结构元素去提取车道线,最后概率霍夫变换拟合车道线. 实验对比结果表明,针对结构化道路,该算法简单有效,计算量小,具有良好的实时性.     

一种基于小波变换的焊接图像的焊缝识别算法

在智能焊接控制系统中准确识别焊缝位置是一个重要任务。提出一种基于小波变换的焊接图像的焊缝识别方法。研究结果证明:该方法优于传统的边缘检测方法,具有更好的去噪性能,可以准确地识别焊缝的位置。     

激光视觉传感器对不连续焊缝的识别

船舶制造中,为了对小格子船舱中排水孔形成的不连续焊缝进行跟踪,在机器人上安装视觉传感器提取排水孔的起点、终点特征信号。介绍了图像的采集方法和图像处理过程。对含有焊缝信息的图片先进行去噪预处理,再进行阈值分割,求取连通区与面积;细化图像,提取出激光线条的骨架;然后再进行霍夫变换,提取特征直线;最后求得两直线的交点,即焊缝的特征点,从而识别排水孔和焊缝。在模拟船舱结构的工件上进行不连续焊缝跟踪实验,实现了不连续焊缝的识别。     

基于加速度轨迹图像的手势特征提取与识别

针对手势加速度识别中存在数据维度高、计算量大等问题,提出一种基于加速度轨迹图像的手势NMF特征提取与识别方法。通过Wiimote手柄获取手势动作的加速度信号,经过实时有效手势动作分割后,将加速度数据转换为手势轨迹图像,并用非负矩阵分解对手势加速度轨迹图像提取特征向量,最后构建离散隐马尔科夫模型实现目标手势识别。加速度手势轨迹图像转换及采用非负矩阵分解的特征提取方法将未知手势轨迹特征转换为低维子特征序列,降低了计算复杂度,实验表明,该方法能有效识别手势动作。     

计算机视觉在焊缝跟踪控制中的应用

研究一种基于计算机视觉的焊缝跟踪控制系统,重点论述焊缝图象分割和边缘提取的理论方法,通过对视觉传感器CCD检测到的弧焊区图象进行处理来准确地识别焊缝位置,从而有效地提高焊缝跟踪精度。     

基于宏微机器人的焊缝跟踪研究

提出了一种基于宏微运动机器人的焊缝跟踪方法．首先,通过若干点的简单示教获得焊缝位置信息,并通过拟合建立焊缝模型．在该模型的基础上,对机器人的宏动进行运动规划．采用激光结构光视觉测量焊缝坐标,并根据焊缝图像偏差控制机器人的微动．结合机器人的宏动规划运动和微动自动调整,实现大范围、高精度的焊缝跟踪．利用宏微运动平台进行了焊缝跟踪实验,实验结果验证了所提出方法的有效性．     

基于QNN的图像特征提取字符识别系统设计

为提高字符识别的正确率与可靠性,将图像处理技术与量子神经网络（QNN）相结合,对基于QNN的字符识别系统进行了研究。采用粗网格特征法对图像的特征量进行提取,同时,为了增强粗网格特征法抗位置变化的能力,在特征提取前,对字符图像进行了定位,并将其平移至模板中心,再进行特征提取,然后采用基于多层激励函数的量子神经网络对字符进行识别。采用matlab进行仿真实验,结果表明量子神经网络具有较好的识别效率,准确率可达90%以上,抗噪能力强,可以更好的分类。这说明系统的确可以从一定程度上达到提高识别正确率的效果,达到了预期效果。     

二维心音图特征提取与识别方法的研究

针对心音的特征提取问题,将一维心音信号转换成二维心音图,采用图 像处理技术提取心音的图像特征。本文首先对一维心音信号进行小波降噪和幅值归一化,将 处理后的心音信号转换成具有统一性和可比性的二维心音图,并进行预处理;然后结合心音 生理意义和二维心音图的图像特征,对能表征二维心音图生理信息的图像特征进行分析研 究,重点研究二维心音图纵横坐标比和拐点序列码特征;最后,基于纵横坐标比、拐点序列 码、小波分解系数3 个特征,探讨利用欧氏距离和支持向量机（SVM）两种识别方法进行 二维心音图分类和身份识别的可行性。实验结果表明,3 种特征都可以实现二维心音图的分 类识别,其中拐点序列码识别率最高;这种基于图像处理的二维心音图分类和身份识别方法 具有明显的可行性和实用性,拥有广阔的应用前景。     

基于模糊CCA的图像特征提取和识别

利用典型相关分析(CCA)和隶属度的思想,提出一种基于模糊典型相关分析的图像特征提取新方法。通过分析图像样本的分布特点,定义合适的隶属度函数描述图像空间的样本分布。利用CCA进行多信息源特征提取,得到同时包含图像灰度信息和分布信息的有效判别特征。可证明Fisher线性判别分析是该算法的一种极限情形。在ORL标准人脸数据库上的实验结果表明新特征具有良好的分类能力,证实了该方法的有效性。     

基于投影变换的声纳图像特征提取与识别

用投影变换的方法进行了成像声纳采集的水声图像特征提取与识别。阐述了Radon与扇束投影变换的特点与关系,并提出了一种基于图像边缘Radon变换的水声图像矩特征提取和识别方法。首先使用一种形态学边缘提取算子和细化算法提取二维图像中目标的轮廓,构造目标轮廓在 Radon变换空间的平移、比例和旋转矩不变量,并应用于三类水下物体的分类识别中,实验仿真结果表明该方法在运算速度上优于Hu’s不变矩和图像目标面Radon投影空间不变矩,具有很好的性能和较高的实用价值。     

基于轨迹的时空光谱特征语音情感识别算法

语音识别领域的发展日新月异.同时,现有的研究结果表明声学特性集中存在较多的互补信息.本文提出了一种基于轨迹的空间-时间谱特语音情感识别方法.其核心思想是从语音频谱图中获得空间和时间上的描述符,进行分类和维度情感识别.本方法采用了穷举特征提取的实验表明：与MFCCs和基频等特征提取方法相比,提出的方法在噪声条件下,更具鲁棒性.通过在4类情感识别实验中获得了可比较的非加权平均回馈,得到了较为准确的结果,语音激活检测方面也具有显著的改进.     

基于图像处理的自动化焊接缺陷特征提取与焊接质量分析

在自动化焊接技术快速发展的背景下,提出了一种基于图像处理的自动化焊接缺陷特征提取与焊接质量分析方法。在采集焊接图像后,运用图像预处理、图像增强、背景分割,二值化处理和轮廓提取等图像处理技术,有效地提取出了焊接后工件中的焊接缺陷特征,并计算缺陷面积,对缺陷程度进行了分级。对多幅焊接图像进行试验,验证了该方法在实际运用场景中是有效可行的,为自动化焊接质量的监测问题提供了新的思路。     

小波变换的多层多道焊接拐角跟踪点的识别研究

利用小波变换检测信号边缘的优势,对V型坡口焊接激光图像以及多层多道焊激光图像的焊缝识别方法进行了系统的研究,给出了基于小波变换的焊缝识别算法,并提出了多层多道焊拐角跟踪点的识别算法,同时进行了大量的实验研究;分析了多层多道焊接激光图像的特点,在V型坡口识别算法的基础上进行了改进,利用模板匹配技术,实现拐角跟踪点的识别。