高精度图像测量系统

图像测量系统的测量原理是通过处理被测物体图像的边缘而获得物体的几何参数。为提高图像测量系统的测量精度,本文提出了一种具有保持特征和滤波功能的十字窗口边缘自动检测算法。该算法能有效地抑制图像边缘检测中的噪声,并且能对非均匀照明的图像进行自动变阈值设置,从而能准确地检测出图像边缘。并在此基础上,又提出了以多项式插值为原理的新的亚像元边缘检测算法,使图像测量系统的CCD摄像机的分辨率提高约60倍。     

基于面阵CCD的振动非接触测量

介绍了基于面阵CCD的振动非接触测量系统的原理和结构。对系统参数的确定方法和系统所采集的序列运动图像的处理方法进行了分析。并通过实验验证了系统的可靠性     

机械零件尺寸图象测量中的边缘检测算法

这里提出了一种应用于机械零件图象测量领域的边缘检测算法：使用基于Sobel算子的改进的方向算子,综合利用图像灰度信息和灰度梯度信息对目标边缘进行检测和亚像素精确定位。在文章的最后,用实例说明了本算法的可行性。     

应用概率论提高CCD尺寸测量的分辨力

CCD 尺寸测量直接采用脉冲计数法的主要缺点是分辨力差。本文提出一种基于概率论的动态多周期采样平均测量法,可以使测量分辨力提高一个数量级,从而使测量精度显著的提高。本文论述了测量原理及方法,介绍了实验结果。     

基于面阵CCD图像的温度场测量研究

推导出具有实物面的高温辐射体温度和CCD像素点亮度之间的关系。结合比色测温法，给出一种基于彩色CCD图像的温度场测量方法。用一套经黑体炉标定过的测温系统，分别在黑体炉和普通煤炉上进行测温试验，取得较好结果。通过比较计算温度值和热电偶测量值，分析了本测温方法的误差来源。     

提高CCD尺寸测量分辨力的解调测量法

CCD尺寸测量普遍采用脉冲计数法,即一个脉冲代表一个光敏元间距,为了提高测量的固有分辨力,Purll,D.C.提出了解调测量的设想。本文对此方法进行了理论分析并提出了工程实现方法,最后介绍了采用这一方法的实验结果。     

图像技术在微小零件几何尺寸测量中的应用

介绍了一种基于CCD图像的微小零件几何尺寸测量系统;给出了利用数字图像处理技术进行几何尺寸非接触测量的方法,主要包括图像的采集、预处理、二值化、边缘检测及轮廓提取等,从而得到被测物体参数的精确结果,并对测量精度进行了分析。通过实例证明了该方法的可行性和正确性。     

面阵CCD在大尺寸形位误差测量中的应用

本文介绍了在半导体激光光纤和位相结合的准直情况下,利用面阵ＣＣＤ探测器测量大尺寸形位误差的原理,并针对二维位相板衍射图像的特点,提出了一种处理此类衍射图样的图像处理新方法－正交投影法,消除了ＣＣＤ表面保护玻璃形式的干涉条纹的影响,对空气扰动也起到了很好的抑制作用,并且使二维图像处理变形为一维计算,大大提高了计算速度。此面阵ＣＣＤ测量系统与双频激光干涉仪测量直线度误差的比对实验结果表明,二者的测量结     

图像测量中快速边缘亚像素定位研究

研究了一种图像测量中边缘点的快速亚像素定位的方法,采用先阈值分割再边缘提取进行粗定位,确定边缘点的像素级精度位置和边缘的方向,沿边缘点的边缘方向拓展像素,得到一定长度的灰度值向量,对向量进行处理实现边缘的亚像素定位。分别采用三次多项式拟合法、二次曲线拟合法和灰度矩法三种亚像素定位算法进行了理论分析和实验对比,结果表明,灰度矩算法具有较短的运行时间和较高的定位精度。     

利用曲线拟合方法的亚像素提取算法

在图像测量系统中，测量系统的精度与边缘提取的精度成直接的正比关系，普通算法的精度为像素级，现在员常用的亚像素算法是重心法。这里提出了一种利用曲线拟合方法的亚像素边缘提取算法，介绍了算法的推导过程，给出了算法的计算公式，最后给出了实验结果。     

基于多尺度多方向熵差的二值图像边缘检测法

将信息熵引入到图像的边缘检测中，利用数据Gap统计方法的思想，提出了熵差的概念，建立了一种基于熵差的二值图像边缘检测模型，给出了边缘检测的算法，并通过图像边缘检测实例，与经典的sobel边缘检测法进行了比较。     

图像边缘特征分析

图像测量技术是近年来在测量领域中形成的新的测量技术。在图像测量方法中,精确地确定图像的边缘位置极为重要。本文首先简要对图像测量系统进行阐述后,着重对图像边缘特征进行分析,并指出,边缘特征点处斜率最大,从而为实现亚象元边缘检测提供了理论依据。     

计算机图像处理在铁谱分析中的应用

本文以铁谱磨粒图像的预处理为应用背景,介绍了计算机图像处理在铁谱分析中的应用,为后续的研究工作奠定基础。     

工业超声图像处理技术研究

将数字图像处理理论与算法应用到超声成像系统,对超声C扫描图像进行滤波和边缘增强,提高了图像的质量,为准确、可靠地识别缺陷奠定了基础。     

Image processing of grinding wheel surface

Identifying the situation of grinding wheel wear and loading is a very important issue for high efficiency grinding operations. This paper presents a new method that detects and identifies the chip loading and cutting edge wear of a grinding wheel using the image processing toolbox of MATLAB. The different optical characters of the metal chips and the abrasive grains are analysed. The Sobel operator is adopted to make edge detection. A sensitivity threshold based on the global condition is used to decrease the noise. Image dilation and erosion processes are used to ensure the edge of each loaded chip is covered by a continuous section. The ratios of chips are calculated and displayed to monitor the wheel surface working status.     

Image processing of the grinding wheel surface

Identifying the situation of grinding wheel wear and loading is a very important issue for high-efficiency grinding operations. This paper presents a new method that detects and identifies the chip loading and cutting edge wear of a grinding wheel using the image processing toolbox of the MATLAB package. The different optical characters of the metal chips and the abrasive grains are analysed. The Sobel operator is adopted to make the edge detections. A sensitivity threshold based on the global condition is used to lower the noise. Image dilation and erosion processes are used to ensure that the edge of each loaded chip is covered by a continuous section. The ratios of chips are calculated and displayed to monitor the wheel surface working status.     

A new edge detection method for automatic visual inspection

This paper presents a new edge-detection method which, based on simple arithmetic and logical operations, consists of three procedures: image binarisation, image contraction, and image subtraction. Experiments showed that the proposed algorithm could generate a path one pixel wide with continuous edges, and the proposed algorithm had a better edge-detection accuracy than the 4-connected, 8-connected, and the Sobel techniques. Therefore, the proposed edge-detection algorithm is feasible for use in automatic visual inspection systems.