光伏电池边缘检测算法研究

为了满足晶硅光伏电池视觉印刷高精度边缘定位要求,本文提出了一种改进的亚像素边缘定位算法.该算法首先应用Sobel算子和线性插值得到边缘垂直方向上新的边缘图像;最后对插值的边缘图像使用改进的灰度矩算子,得到的亚像素边缘.同时本文进行改进亚像素检测算法与传统亚像素检测算法的精度及鲁棒性对比实验.结果表明:本文算法比传统亚像素定位算法有着更好的定位精度和鲁棒性,直线检测精度能达到1μm;在高噪声污染的图像有着较高的检测精度,其标准差为0.195μm.     

基于Hough变换和边缘灰度直方图的直线跟踪算法

提出一种基于目标轮廓直线的参数方程和边缘灰度直方图相结合的跟踪算法。首先,利用Hough变换得到待匹配直线的直线参数方程,同时建立该直线边缘的归一化灰度直方图,由此得到的初始模板包含了目标的空间位置和像素分布信息。然后,在后续帧中,利用梯度方向和参数方程对分割后的像素进行聚类,得到多条待匹配直线。最后,利用灰度直方图匹配算法获得直线边缘的精确位置。实验证明该算法对处于复杂背景下、存在局部短时遮挡的包含直线边缘的目标有很好的跟踪效果。     

一种改进的灰度矩亚像素边缘定位方法

针对传统边缘检测方法存在的定位精度差、抗噪声干扰能力弱等问题,提出了一种运用一维灰度矩确定亚像素边缘位置的新方法.首先采用阈值分割来获得图像边缘所在的位置范围,然后以阈值分割边界点拓展像素做边缘粗定位,再以粗定位边缘点拓展像素做精定位,直到两次精定位结果相差小于0.01像素即可确定边缘位置.实验结果证明,与其他亚像素边缘定位方法相比,基于所提方法的边缘定位精度分别为0.05个像素(标准图像)和0.14个像素(实际图像).     

基于HT的显微视觉亚像素定位算法

根据显微图像的几何特点,提出了基于HT（Hough Transform）十字显微图像亚像素定位算法（SLACHT）和基于HT近似圆显微图像亚像素定位算法（SLARHT）,对显微图像特征中的直线和近似圆的亚像素定位做了深入的研究。通过与经典直线HT定位算法和经典随机HT圆定位算法进行实验对比,验证了该定位算法的优越性;通过与Matlab中的直线HT定位算法和圆HT定位算法进行实验对比,验证了该算法的可靠性。大量实验表明,该算法的定位精度优于0．01像素,具有运行速度快、鲁棒性强的特点。     

基于改进Hough变换的纸塑复合袋视觉定位算法

目的 为快速精确获取纸塑复合袋纠偏过程中的位置偏移和倾角信息,提出一种基于改进Hough变换的纸塑复合袋视觉定位算法.方法 首先通过大津法对平台上的纸塑复合袋图像进行分割,去除皮带部分;然后利用基于方差的差异化滤波方法对纸塑复合袋图像进行降噪处理,突出复合袋图像边缘;最后运用Canny算子获取纸塑复合袋边缘点,利用改进的Hough变换算法对纸塑复合袋4条边线进行直线提取,求解纸塑复合袋的中心位置和倾角.结果 改进算法在直线提取精度和耗时2个方面均优于传统Hough变换算法,获取纸塑复合袋位置和倾角只需0.335 s,耗时减少了76％.结论 改进算法的耗时满足纠偏定位要求.     

基于高斯积分曲线拟合的亚像素边缘提取算法

针对传统边缘提取算法定位精度低、对噪声敏感等缺点,提出一种基于高斯积分曲线拟合的亚像素边缘提取算法。通过曲面插值求取像素级边缘法截线上各离散点的灰度值,再进行高斯积分曲线拟合,寻找高斯积分曲线的均值点坐标,实现亚像素边缘的精定位。用量块直线边缘进行实验,并与现有亚像素边缘提取算法比较,实验证明基于高斯积分曲线拟合的亚像素边缘提取算法定位精度较高,可以达到1 μm,且算法可靠性高、计算速度快,能够用于高精度测量。     

基于Radon变换的图像角点角度提取算法

针对现有角点检测算法只提取图像角点位置而无法提取角点角度的缺陷,本文在SUSAN角点检测算法的基础上,提出基于Radon变换的图像角点角度提取算法.该算法首先利用SUSAN算子检测候选角点,然后得到候选角点子邻域图像,对其进行角点角度可测量性判定,对满足可测量性的角点子邻域图像中每个像素点进行梯度映射后,利用Radon变换提取角点边缘直线,最后利用坐标几何关系提取角度.并针对Radon变换无法检测直线起始点导致角点角度提取时存在二值歧义性的缺陷,本文借鉴USAN思想,把同值核引入到角度提取中,从而实现了对角度的正确提取.该算法实现简单,实验结果证明了其有效性.     

改进的Hough变换对油库目标识别

油库是典型的感兴趣目标之一,大多数呈圆形.针对传统的基于Hough变换检测圆的算法存在计算量大、空间复杂度高等缺点,本文提出一种改进的梯度模糊Hough变换进行油库目标识别.算法首先利用梯度信息减少计算量,然后对边缘像素进行模糊映射,以减少峰值扩散和伪峰现象,最后针对Hough变换不考虑点之间的连通性的缺点设计去虚警算法.实验结果表明该方法计算量小,精度高,能准确定位圆心和半径,识别率达82.5%,虚警率为1.6%.     

基于RHT-LSM直线检测方法的研究

本文结合随机Hough变换(RHT)抗噪声能力强与最小二乘法(LSM)拟合精度高的特性,提出了一种基于随机Hough变换与最小二乘法进行直线检测的方法.该方法能用于背景噪声较强,直线存在一定弯曲的图像,检测精度高.首先,用随机Hough变换确定直线的大致位置,得到直线参量和数量;然后,利用所得直线参数,计算图像中的点到直线的距离,根据距离,可以确定每条直线附近的点集,剔除干扰点和噪声;最后,用最小二乘法对点集中的各点进行拟合,得到精确的直线参量.把该方法应用于列车动态识别中的制动梁检测,得到了良好的效果.     

基于改进随机Hough变换的快速中心检测方法

为了实现芯片焊盘的中心提取,建立了显微视觉系统,研究了焊盘中心坐标的图像检测方法.该方法将改进的随机Hough变换与最小二乘法结合起来,实现对焊盘中心坐标的快速准确定位.首先,根据焊盘基本为圆形的特征,初步确定使用Hough变换法和最小二乘法进行中心检测.其次,分析了这两种方法存在的问题和不足,引出了改进的随机Hough变换法.最后,根据焊盘边缘凹凸不平的特点,将改进的随机Hough变换法和最小二乘法结合起来,通过随机Hough变换检测出焊盘中心的大致坐标,进而锁定焊盘边缘,再通过最小二乘法对中心坐标进行修正而得到精确的亚像素级中心坐标.实验结果表明,该方法的检测精度可达0.57μm,运行时间在12 ms以内,满足显微视觉系统的精度高、速度快和抗干扰能力强等要求.     

基于改进的Hough变换缸套内面网纹夹角检测

目的缸套内面网纹角是影响缸套性能的重要参数,为了在生产过程中快速准确检测出网纹角参数,剔除不合格产品,研究基于改进的Hough变换缸套内面网纹夹角检测方法。方法确定缸套图像的预处理算法,增强图像网纹特征,滤除次要信息;确定基于Canny算子的网纹特征边缘分割方法;确定基于改进的Hough变换网纹直线特征提取方法,通过计算提取直线夹角的平均值得到缸套网纹角值。结果试验表明,基于改进的Hough变换网纹角检测结果与进口仪器检测结果相比,平均误差为1.54%,检测精度高。结论提出的检测算法可准确识别缸套内表面网纹角,能很好地代替传统人工复膜检测和昂贵的进口检测仪器,满足工业现场自动检测的需要,提高了检测的效率和精度,降低了检测成本。     

Prediction of thermoelastic properties in short-fiber composites using image analysis techniques

Methods exist for predicting the effective thermoelastic properties of composite materials, but these methods require a knowledge of the fiber orientation distribution for representative fibers in the composite. Since the orientation of the short fibers used in many composite materials depends strongly on the fabrication conditions, there are infinitely many orientation distributions. Owing to the large numbers of fibers needed to get representative orientation results, digital methods such as the Fourier transform, and semi-manual methods such as a digitizer pad have been introduced for the planar fiber distributions found in many composites. Following a review of these methods, the two-dimensional Hough trandform is introduced as a method uniquely suited for detecting straight line segments such as fibers. In an improved block Hough form, this transform may be used in cases of more dense fiber distributions. A comparison of the results from Hough transform, Fourier transform, and digitizer pad methods have been used for four representative fiber orientations, with sufficient replicates to indicate the relative variance of these three estimators. The results indicate that although the orientation parameters calculated with the Hough transform have a higher variance than those calculated using the Fourier transform, the average predictions for typical thermoelastic properties are quite good, with substantial savings in computation time. Even the outlying value predictions for thermoelastic properties using the Hough transform lie generally within ±5% of the correct values; the Hough transform should thus be considered a viable candidate method for this application. The digitizer pad method gives similar results to Hough transform for 100 fiber samples after cosiderably greater manual effort.     

自适应聚类Hough变换及地震断层检测

针对现有基于Hough变换的地震断层检测方法只能检测单个断层,不能准确检测多个断层的不足,提出了一种基于自适应聚类Hough变换的地震断层检测方法。该方法首先对预处理后的地震相干图像进行边缘检测并对边缘图像进行Hough变换以检测出边缘图像中的线段,然后根据倾斜角和位置信息对线段进行自适应聚类以获得更完整的线段,最后根据初始地震图像对完整线段中的各点进行调整以获得准确、平滑的断层。为验证该方法的有效性,在实际地震图像上进行了对比实验。实验结果表明,该方法可正确检测地震图像中的多个断层,正确率达到90%以上,与现有方法相比,峰值信噪比提高了约10%。     

直管段包装过程中的视觉计数系统设计

目的提出一种基于视觉图像处理的直管段端面圆边缘检测算法与装置,用于直管段精确计数,以提高计数精度和包装效率。方法使用CCD采集直管段端面图像,在Matlab软件中编写检测算法,分别通过对像素坐标、阈值大小的调节来增强图像的对比度,完成图像的灰度化、二值化预处理。将霍夫变换与HarrisLaplace算法相结合,并对管段端面进行边缘检测;通过设定管径大小实现端面圆形边缘的识别、显示与计数。结果将直管段放入设计的视觉计数装置中,通过可动挡板使端面对齐后,采用图像处理技术来实现视觉计数,多次测试结果验证了系统的正确性。结论该方法可以用于直管段的自动计数。     

基于改进Hough变换的直线图形快速提取算法

为能够有效解决实时直线图形提取问题,提出了一种基于多约束Hough变换(HT)的直线提取算法.该算法首先分析了数字图像中直线边缘的三种结构特征,提出采用基元结构表示目标边缘点,并在约束条件下计算基元结构的基元倾角.在此基础上,结合传统的HT的思想对基元结构进行极角约束HT,以获得最终的直线参数.实验结果表明,对合成图像和自然图像,该算法比梯度HT的运算速度分别提高约190倍和22倍.     

基于Hough变换旋转校正的QR码全息水印算法

目的为了解决QR码图像不易隐藏水印的难题,提出一种针对QR码载体图像的强鲁棒性频率域数字水印算法。方法利用经双随机相位调制的傅里叶全息技术对水印进行加密,同时对QR码载体图像进行包含高斯模糊以及去除视觉敏感区域的预处理,将全息加密水印的奇异值矩阵加权嵌入到经过二级小波分解的QR码的中频系数后进行还原。Hough变换通过坐标系转换检测QR码图像同方向边缘的直线,后进行旋转校正,以提取水印。结果在合适的嵌入强度下,水印保持了良好的不可见性(PSNR=32.3)。经过二值化攻击、信号处理(滤波、噪声、压缩)、几何变换(平移、旋转、缩放)以及打印扫描处理等一系列攻击,提取出的水印依旧清晰可见。结论提出的算法针对各类攻击有较强的鲁棒性,可抵御任意角度旋转攻击,同时兼顾水印的不可见性,针对QR码的防伪技术具有一定的应用价值。     

基于Hough变换和清零法的缸套内面网纹角检测

目的 发动机缸套内面网纹角直接影响到发动机的性能,为了高效准确地检测出内纹角,舍弃残次品,拟研究网纹夹角的检测方法。方法 采用邻域运算和自适应中值滤波对网纹图像进行图像增强,达到去除噪声和保留细节的双重效果;然后对其进行边缘分割处理,得到边界分明的边缘图像;再对其进行二值化,以减少Hough变化所用时间;最后提出一种基于Hough变换与清零法相结合的直线提取算法,并根据提取的直线特征计算网纹角。结果 实验结果表明,基于所提算法检测出来的夹角,对比传统方法和国外通用的仪器,平均检测误差降低为0.43%。结论 所提算法具有夹角误差小、准确度高、用时少等优点,能代替昂贵的进口仪器。所提算法在直线检测和包装条形码领域有较好的应用价值。     

基于图像抽样的快速虹膜定位算法

提出了一种基于图像抽样的快速虹膜定位算法.首先在抽样图像中搜索瞳孔内一点,并以该点为起点检测粗略的虹膜内边缘点,然后在原分辨力图像中利用梯度算子精确定位内边缘点从而实现内边缘定位;虹膜外边缘定位采用Canny算子和Hough变换实现,由于基于抽样图像进行边缘提取,忽略了虹膜纹理等细节边缘信息,减少了大量外边缘干扰,提高了算法实时性.实验结果表明该算法的定位准确率达到99.47%,定位速度为0.162s.与经典的虹膜定位算法相比,该算法的定位速度有了很大提高.