红外图像在长输天然气管道焊接裂纹检测系统中的应用研究

焊接质量直接影响天然气运输安全,为此研究了红外图像的长输天然气管道焊接裂纹检测系统,提升了裂纹检测效果。该系统利用超声波激发电路发送超声波至长输天然气管道,产生热量;通过红外图像采集卡采集由热量形成的红外图像,传输至计算机;计算机通过红外图像分析模块处理获取的信息,得到焊接裂纹检测结果,若属于焊接裂纹实施现场警报,在日志内存储焊接裂纹相关信息;红外图像分析模块利用热响应差分法增强红外图像,通过自适应区域生长方法分割增强的红外图像,得到异常温度区域,通过数学形态学提取原始红外图像的焊缝轮廓信息,中级融合异常温度区域与焊缝轮廓信息,提取裂纹。实验证明,该系统可精准检测管道焊接裂纹,裂纹提取的完整性与质量较高;在检测微小裂纹时,依旧具备较优的检测效果;该系统分割红外图像时的敏感性与特异度均较高,分割效果较佳。     

基于灰度差分的改进K-means算法在煤矿图像分割的应用

煤矿图像由于其特殊环境造成的非均匀低光照特点,给图像分割带来了困难.针对非均匀低光照的煤矿图像分割问题,提出一种基于灰度差分的改进 KＧmeans图像聚类分割算法.首先计算图像的灰度差分统计特征,包括对比度、熵和平均值,用灰度差分统计特征描述煤矿图像的纹理特征,建立特征向量;然后建立基于纹理特征向量的样本与聚类中心的距离函数,通过 KＧmeans算法的准则函数构建优化问题;最后根据优化问题的聚类结果实现煤矿图像的目标分割.两组煤矿图像分割试验结果的评价指标平均提升了１２％,结合分割视觉效果,说明了改进方法能够实现煤矿图像的有效分割,可得到较好的分割效果.     

矿井灾害救援生命信息探测技术及装备综述

调研了矿井灾害事故的特点及近8年来我国矿井灾害事故救援特征,从地面钻孔救援探测和井下巷道救援探测2个方面探讨了矿井救援生命信息探测技术的发展现状,分析了当前人员定位、视音频通信、热红外成像、声波震动、雷达探测及机器人等生命信息探测技术装备的应用状况和适用性。提出了矿井救援生命信息探测技术应用过程中存在的问题。     

基于超像素粒化与同质图像粒聚类的矿井人员图像分割方法

矿井人员图像分割是实现煤矿井下人员检测、行为识别、视频定位跟踪等技术的基础任务之一。然而,由于矿井下环境特殊,常规图像分割方法均难以满足对井下人员的精准分割要求。为解决矿井人员图像的分割问题,提出一种基于超像素粒化及同质图像粒聚类的分割方法,能够适用于煤矿井下多种场景的人员图像。首先,使用简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)模型将井下人员图像初始粒化为超像素单元,并通过测量离线样本图像中所标记人员像素点与超像素之间的RGB相似度值判定人员超像素。其次,由邻居超像素辅助检测欠分割人员超像素并将其彻底分割为2个子超像素单元,选择其中之一的精英人员超像素并提取其纹理和灰度特征。接着,将具有最相似图像特征的邻接精英人员超像素定义为同质图像粒,同质图像粒相互融合并聚类形成具有特定语义信息的同质人员区域。最后,由所有同质人员区域共同构成完整的人员区域,并实现人员区域与图像背景的分离。通过对煤矿井下4种场景下的人员图像进行算法性能验证,实验结果表明:超像素粒化算法的F-Measure值分别较对比算法平均值高出2.11%,3.36%,13...     

融合噪声信息函数的改进FCM图像分割方法研究

针对模糊C均值图像分割方法存在的噪声干扰问题,提出一种融合空间噪声信息的改进模糊C均值图像抗噪分割方法。该方法通过定义空间噪声信息函数并将其引入隶属度函数中,若图像中出现噪声像素点,则其空间噪声信息函数值增大,相应隶属度函数和目标函数值也随之增大,当目标函数值超出设定阈值时,则剔除该噪声点。实验结果表明,提出的方法可以有效解决利用FCM算法进行图像分割时存在的噪声干扰问题,实现图像的精准分割。     

图像检索中基于OC-SVM的主动相关反馈算法

提出一种单类支持向量机(One-Class Support Vector Machine,OC-SVM)和主动学习相结合的图像内容检索方法.在相关反馈过程中选择最具信息的样本训练支持向量机,在保证检索机性能的前提下,可有效减少相关反馈的次数和所需学习样本的数量,通过两者的互补来有效地提高图像检索的精度.试验表明,该方法较好地解决了图像检索中的小样本、样本不对称及反馈样本选择问题,能够显著提高图像检索的效率和性能.     

基于U-Net和改进分水岭算法的露天矿爆堆矿石图像分割方法

爆破大块率是反映爆破效果的关键指标,其统计精度主要依赖于爆堆矿石图像分割的准确性。由于爆堆矿石图像中存在矿石目标分布密集、边缘对比度低等问题,致使传统图像分割方法难以准确分割爆堆矿石图像。因此,提出了一种基于U-Net和改进分水岭算法的露天矿爆堆矿石图像分割方法,以实现大块率的精准统计。首先利用无人机在哑巴岭露天矿爆破现场拍摄爆堆矿石图像,制作爆堆矿石图像数据集;然后利用深度学习算法建立了UNet网络架构,同时融合了高级语义信息和低级语义信息,建立了爆堆矿石图像分割模型,再利用训练后的模型对爆堆矿石图像进行初步分割,进一步采用基于距离运算的分水岭算法优化了分割结果;最后评估了该方法的分割精度。试验结果表明:该算法可准确分割露天矿爆堆矿石图像,为露天矿爆破大块率统计、爆破效果智能评价提供技术支持。     

基于LBF改进模型的煤岩细观结构研究

为了准确全面地获取灰度不均匀的煤岩图像的细观结构信息,引进了基于LBF模型的图像处理方法,并针对其处理灰度不均一图像效率低和分割结果依赖于初始轮廓位置和大小的缺点,分别引入图像增强算子和规范初始水平集函数进行改进。通过对煤岩的3种不同图像进行灰度化、图像分割、形态学处理,获得了高质量的煤岩细观结构二值图像,并分析了各细观参数的统计规律。试验结果表明,基于LBF改进模型的图像处理方法能有效处理灰度不均匀的煤岩图像,获得的细观结构信息可为数值模拟煤岩试件提供真实的几何模型,为煤岩细观损伤力学分析提供可靠的技术支持。     

矿井红外火灾图像处理方法的研究

提出了采用图像法对矿井火灾进行预测预报,克服了以往监测方法的弊端。介绍了矿井带式输送机的输送带火灾红外图像的处理方法,包括图像剪切、图像分割、灰度化处理、边缘轮廓提取、有效区域填充和面积计算,并用VC 进行应用软件设计。实践证明,图像处理和识别方法合理,效果较好。     

曲波变换在超声波成像图像分割中的应用

超声波成像测井由于不受泥浆导电性的影响,可对油基泥浆井的裂缝进行较准确评价,具有电成像测井不可替代的特点。针对油基泥浆下裂缝识别问题,选用具有各向异性的曲波变换对超声波成像进行了图像分割。此方法对于图像的边缘更为敏感,可以提取图像边缘信息,对图像分割有一定的作用。     

基于融合边缘优化的煤矿图像语义分割方法北大核心

由于煤矿井下环境恶劣,使得煤矿井下视频获取的图像严重降质,而现有的基于深度学习的语义分割模型在图片清晰化后存在边缘分割模糊的问题,提出了一种采用融合边缘优化模块处理边界信息并运用门控卷积层连接传统特征提取模块并行处理信息的方法;为监督学习轮廓信息,采用二元交叉熵损失函数提高学习效果,并与常规分支的损失函数共同优化模型分割效果。试验结果表明:对已完成清晰化的煤矿井下图像进行语义分割任务时,基于融合边缘优化模块的方法与其他方法相比整体语义分割精度得到提升并且边缘分割精度更高。     

浮选图像中泡沫边缘分割

矿物浮选过程中泡沫的表面特征是浮选性能的重要指标,它可以实时、直观地反映浮选效果的变化,准确分割泡沫的边缘信息是浮选过程中一项重要的任务。近年来,研究人员提出了各种浮选泡沫图像分割算法,但浮选泡沫图像中存在泡沫数量多、泡沫间粘连严重以及边缘不清晰等问题,现存的方法由于其特征提取能力有限,无法精确的分割泡沫边缘。据此,本文利用深度学习提出了一种基于多尺度融合的浮选泡沫图像边缘分割算法,该算法通过引入一种深度高分辨率的编码结构以及一种基于注意力的分层融合方法来增强模型的特征提取能力,从而提高对于浮选泡沫边缘的分割效果。具体而言,深度高分辨率的编码结构可以在不同分辨率层级上同时维护特征信息,使我们的网络模型可以有效地捕捉不同尺度的信息,在提高图像语义理解能力的同时能够保持更多的细节信息,提高处理高分辨率以及密集任务图像的能力。除此之外,本文设计了一种基于注意力的分层融合方法来充分融合深层和浅层的特征图,使融合得到的特征图趋向于更重要的特征信息,从而提高识别浮选泡沫的边界和精确定位浮选泡沫的能力。该算法在泡沫边界分割数据集上凭借58.25的泡沫IoU以及73.62的泡沫Fscore取得了最佳的性能,证明了我们提出的算法可以更加准确地分割浮选泡沫边缘。     

基于深度卷积网络的矿岩图像分割算法研究

在金属矿开采过程中,矿石图像的人工智能分割有着重要作用,但是采场爆堆矿岩分布状况复杂,矿岩图像颗粒粘连严重难以分割。现有的矿岩图像分割方法通常是先利用滤波降噪,再采用分水岭算法分割图像,这种方法存在局限性强和参数调整复杂等问题,不适合用于实际应用。结合矿岩图像特征和矿山实际需求,提出了一种基于U-Net深度卷积网络和Open CV的矿岩图像分割算法,该算法将深度学习创新应用到矿岩图像分割领域,与最大类间方差法、聚类分析、边缘提取等分割方法相比,该算法分割精度高,分割效果好,并且可以直接获取效果图中矿岩块的数量,极大减少了图像的后续处理工作量。     

输送带表面图像快速分割技术研究

快速图像处理是基于机器视觉的输送带在线状态监测系统的关键技术。针对输送带表面图像的分割,提出了一种快速阈值分割算法。该算法基于图像的灰度信息,具有简单、实时性好等特点。文章通过用实际图像对快速阈值分割算法与其它几种算法进行了对比,结果验证了该算法的有效性。     

最大类间方差法在图像分割中的应用

基于阈值分割的方法,在图像分割过程中,物体像素的灰度级与背景像素的灰度级有不同,可以将物体从背景中较好的分割出来,总能用封闭而且连通的边界定义不交叠的区域。本文针对细胞图像的特点,首先对细胞图像分别利用经典的Sobel算子和Log边缘检测进行阈值分割,此分割方法是基于最大类间方差准则的分割。然后利用最大类间方差法对图像进行阈值分割。分割效果较令人满意。经实验证实运算速度较快,实现起来较为简单。     

矿山垂直钻井救援关键技术与装备

矿山垂直钻井救援是矿难发生时,无法通过生产矿井救援而采取的特殊救援方法,其关键技术包括生命探测钻孔、生命信息探测、大口径救援通道施工和垂直救生舱救生技术,矿山垂直钻井救援的关键技术装备是垂直钻井的钻机及配套钻具、生命探测系统、救生舱装置。我国在矿山垂直钻井救援技术与装备方面已逐步发展形成一套行之有效的救援体系。     

煤矿井巷环境下机器人视觉图像增强及障碍识别研究

为解决煤矿救援机器人在发生灾害后光线不足、煤尘粉尘严重等造成视觉系统中图像不清晰、画面模糊以致障碍物形状无法识别问题,通过实验模拟煤矿井下光照条件,在光照充足、低照度以及零照度3种不同光照条件下采集机器人视觉图像。采用直方图均衡化方法对图像进行增强处理,使机器人显示的图像更加清晰,通过边缘检测算法以及基于风水岭分割改进的算法对障碍物信息进行提取,最终可以得到机器人前方主障碍物的形状特征信息。     

信息可视化技术方法及应用

信息可视化的方法:数据库知识发现、图像分割、三维重建;信息可视化技术在机械设计和生物、分子学中应用;信息可视化将进入用户界面和产品应用这一主流,大规模数据库、数据仓库、文档界面和基于internet应用、服务的产品将会不断出现。     

混配矿石图像的分割优化及级配检测算法

混配矿石的粒级分布自动检测直接指导生产及施工过程,基于图像分析的混配矿石粒级统计,可用于现场实时检测。从图像中准确分割出大量混配矿石的边界,受到噪声、矿石目标粘连等问题的干扰。提出了一种基于密度变换的分割优化方法,在阈值图像中,通过矿石图像邻域的密度统计,去除噪声像素及矿石目标粘连问题。根据几何形态特征检测粒径,统计粒级分布,绘制级配曲线。试验结果表明,所提优化方法的分割结果及粒度分布,与筛分测量的级配曲线吻合度高,可用于施工现场级配检测。     

一种遥感图像的分割方法

图像分割是遥感图像处理中很重要的一步。因SAR图像通常带有较强的噪声，用传统的边缘检测方法效果不理想。利用数学形态学开闭运算和混合滤波，可据目标的形状选用算法中的探针，取得较好的滤波去噪和目标分割的效果。