马尔可夫随机场在纸病检测中的应用研究

纸病检测是造纸生产过程中重要的环节,现有的纸病检测系统一般采用阈值算法或边缘检测算法对图像进行分割。为解决阈值分割和边缘检测分割方式中存在的误分以及过度分割问题,本研究提出了基于马尔可夫（MarKov）随机场的纸病图像分割方法。通过MarKov随机场理论对纸病图像纹理进行分析得到纹理特征参数,利用纹理特征参数以及最大差值对正常背景和纸病区域进行分割。结果表明,相比于其他分割算法,基于MarKov随机场的纸病图像分割方法可有效提取出纸病图像的纹理细节和轮廓特征,提高分割的准确度。     

造纸生产线上基于3/2维倒谱分析的断纸预报

在造纸生产中,当断纸将要发生时,纸张水分、定量,纸浆浓度及纸机车速等与断纸相关的物理量变化剧烈,其随机成分的非平稳性迅速增强.利用这一现象,分离出断纸相关信号中的随机变量,并计算其1 1/2维倒谱.根据不同时刻之间倒谱距离反映的随机信号非平稳化程度,对断纸过程做出准确预报.在预报的基础上及时调整工艺过程,能够有效预防断纸发生.将这种方法应用于生产预报效果显著.     

基于两次二维Daubechies小波变换的纸病在线辨识方法研究

针对造纸生产线上纸病在线检测系统光源不均匀性和纸病难以识别的问题,通过建立纸病图像背景模型实现动态补偿光源的不均匀成分,并根据不同纸病图像的灰度分布规律,两次使用二维小波变换增强其灰度轮廓信息和提取灰度特征,以实现纸病的在线辨识。实验结果表明,该方法可以显著提高纸病辨识精度。     

带有奇异性的Kirchhoff-Schrdinger-Poisson系统解的唯一性

考虑带有奇异性的Kirchhoff-Schrdinger-Poisson系统,以获得该系统解的唯一性结果.首先证明能量泛函可以达到全局极小值,其次证明该系统解的存在性,而由于方程中存在奇异项,不能直接利用临界点理论,文章利用极小极大值方法以及单调收敛定理来进行证明,最后得到解的唯一性结果.     

带有奇异性的Kirchhoff-Schr(o)dinger-Poisson系统解的唯一性

考虑带有奇异性的Kirchhoff-Schr(o)dinger-Poisson 系统, 以获得该系统解的唯一性结果.首先证明能量泛函可以达到全局极小值, 其次证明该系统解的存在性, 而由于方程中存在奇异项, 不能直接利用临界点理论, 文章利用极小极大值方法以及单调收敛定理来进行证明, 最后得到解的唯一性结果.     

基于频带增强和像素能量的纸病检测

采用频带增强和像素能量算法以提高纸病检测的效果。首先非下采样Contourlet变换把彩色纸划分为不同频带,采用不同方法增强低频子带、高频子带;然后建立彩色纸纹理检测窗口与纹理在经度、纬度方向上的自相关函数关系,低频子带需要大的检测窗口以获得图像的轮廓,高频子带需要小的检测窗口以获得图像的细节信息;然后通过纹理像素在水平分量、垂直分量、对角线分量的能量异常获得纸病,纸病的分割阈值为各个方向分量最大值的均方值;最后给出了算法流程。结果表明,该算法对彩色纸表面的纸病检测清晰,混合纸病检测准确率评价指标高于其他算法。     

基于景深成像的孔洞纸病检测

为了克服传统光学方法对孔洞纸病检测的局限性,提高孔洞纸病的检测准确性,采用景深成像方法进行孔洞纸病检测。首先建立测量模型,包括光学景深模型、成像几何模型;然后通过CCD成像测量过程推导得出,视频输出信号只与缺陷点深度有关;最后利用像差模型的残余因子来提高测量精度。实验仿真结果表明,与传统的光学方法测量及手动测量相比,景深成像测量方法所得结果比较接近孔洞纸病的实际尺寸(千分尺测量),测量精度较高。     

基于几何及灰度特征的纸病检测算法研究

针对当前纸病在线检测系统实时性强和信息量大的特点,提出了一种高效、灵活的基于几何及灰度特征的纸病检测算法.首先采用邻域均值法对纸病图像去噪,然后根据灰度直方图选取合适阈值将图像二值化,并运用边界跟踪法检测出纸病边缘,最后提取出纸病的几何及灰度特征并分析其特征量将纸病分类.按照该算法依次对常见5种纸病进行检测,结果表明,基于几何及灰度特征的纸病检测算法能够准确地检测并分类常见纸病.     

高斯白噪声对神经元映射模型随机共振的影响

通过数值模拟方法,在输入信号背景下研究了噪声诱导的神经元随机共振现象.基于二维映射神经元模型,利用高斯白噪声模拟了生物系统中的环境噪声,计算发现噪声能诱导神经元产生动作电位,随后在输入信号背景下,发现了噪声诱导的多重随机共振现象.     

基于多尺度冗余字典稀疏分解的纸病图像背景补偿方法

对于纸病检测中纸张图像背景不均匀以及图像灰度特征不明显等造成纸病测量精度低的问题,建立多尺度冗余字典,采用正交匹配追踪算法(OMP)对纸病图像进行稀疏分解,并根据纸病背景图像和纸病图像不同形态特征,对背景进行补偿,从而增强纸病特征。实验表明,该方法能够有效地重构并补偿纸病背景图像,突出灰度特征较弱的纸病,提高纸病检测的准确性。     

基于均匀随机网图形的丝绸纹织设计方法

针对均匀随机网可视化图形变化形式丰富,视觉效果强烈的特点,根据丝绸纹织物的设计应用,基于均匀随机网理论,讨论利用此类图形的构成特点,通过参数和函数等变换方法,获得一类具有精细线条排列效果的图案。在此基础上,借助电子提花机进行丝绸提花织造实验,并根据实验结果,对这类线条状图案在织物上表现出的特殊肌理效果以及影响这种效果的相关设计与工艺因素,如纹样的循环面积、纹样分色,以及织物组织设计等进行分析与讨论。     

应用单演小波分析的织物疵点检测

为了解决现有织物疵点检测算法对种类繁多的疵点形式尤其是对微弱纹理变化疵点的适应性较弱问题,提出以单演小波分析工具为基础的织物疵点检测算法。通过拉普拉斯分数阶算子与多重调和样条构建各向同性拉普拉斯小波后,对其进行Riesz变换构建Riesz–拉普拉斯小波,实现了织物图像的单演小波分析。对单演小波分析结果中的多分辨率方向与振幅子带,分别设计了最优响应子带判断标准以及最优响应子带分割方法。实验结果表明,本文提出的检测算法可有效分割不同织物纹理中的多种类疵点,分割结果可反映疵点位置与轮廓,对342幅实验样本图像实现了97.37%的检出率,具有较好的自适应性与鲁棒性。     

Data Compression of Measured Spun-yarn Irregularity Using a Wavelet–Stochastic Hybrid Method

Abstract

Modern high-speed spinning machines are equipped with automated inspection and monitoring systems that generate large quantities of data, necessitating special methods for their analysis. A hybrid system, based on a stochastic model and wavelet analysis was developed and applied to a large data set (500 MB) of yarn diameters. Using a wavelet– stochastic hybrid approach, the data set could be reduced to a small fraction of its original size consisting of a set of statistical parameters for normal sub-blocks, a set of statistical parameters for abnormal sub-blocks for characterizing yarn and fabric defects and for providing their spatial information, and a set of wavelet coefficients for abnormal sub-blocks. The compression ratio was approximately 100 000:1 in the example given.     

织物疵点图像消噪方法的比较

织物疵点图像的消噪是疵点识别和分类的重要预处理步骤。采用中值滤波、Wiener滤波和小波阈值化消噪3种方法对织物疵点图像进行消噪处理。在采用中值滤波和Wiener滤波时,同时选用3×3和5×5滤波器进行消噪;在采用小波阈值化消噪时,计算图像全局阈值,同时采用软、硬阈值消噪方法,对疵点图像进行消噪。通过实验比较,采用小波阈值化方法消噪时,疵点图像边缘清晰,峰值信噪比显著提高,其效果明显好于中值滤波和Wiener滤波;采用小波阈值化消噪后的疵点图像可在特征提取和识别中使用。     

Image Detection of Rice Fissures Using Biorthogonal B-Spline Wavelets in Multi-resolution Spaces

An image analysis method was developed with higher detection accuracy for rice fissures compared with using the classical Canny and Sobel methods. The rice images are obtained using a common scanning machine with resolution of 600 dpi. The scanning images are enhanced by the gamma correction and smoothed using the anisotropic nonlinear diffusion PDEs. The diffusion process is stopped when the peak signal to noise ratio is lower than 30 dB or changes slowly. After that the wavelet coefficients of the smoothed images are calculated using continuous wavelet transform with the biorthogonal B-spline wavelets bior1.5 in multi-resolution spaces. The wavelet coefficients in y forward direction are used as the magnitudes. Finally, the magnitudes are standardized and used for the judgment of the fissures as the local maxima. Two different kinds of rice kernels are used for the test of the effectiveness of the proposed algorithm, including 30 long- and 20 medium-cracked grains with 1, 2, 3, or 4 fissures. The results demonstrate a satisfying performance of the fissure detecting systems, and even the faint lines of the fissures can also be detected.     

应用小波域高斯差分滤波的起球疵点客观评价

受织物背景纹理多样性以及起球疵点特点的影响,传统的图像处理算法难以满足起球疵点自动检测和客观评价需要,为此,提出一种基于小波域的高斯差分滤波起球客观等级新方法。首先,对起球疵点图像进行小波多层分解,实现周期性背景纹理信息与起球信息的分离;然后,选择合适的小波分解子图进行高斯差分滤波,消除噪声以及光照不均等缓变的背景信息,提高起球信息的显著度;在此基础上,根据起球特征设定阈值对起球疵点图像进行分割,并提取起球特征;最后,通过人工神经网络进行起球疵点客观等级评价。试验结果表明,本文方法用于起球疵点客观等级评价是可行且有效的,且具有较强的抗干扰能力。     

基于小波变换的异形喷嘴射流特性分析

对异形喷嘴在不同喷射压力、喷嘴直径、长径比及入口角条件下的喷嘴射流特性进行了实验。在特性分析中,利用小波变换在一维奇异性的优点,将实验数据进行分解重构,抽离出扰动的影响,从而得到更准确的特性曲线。     

基于谱峭度Morlet小波变换法和经验模态分解的滚动轴承故障诊断研究

本研究针对轴承早期故障信号微弱不易检测的缺陷,提出了一种基于谱峭度Morlet小波变换法和经验模态分解的轴承早期故障信号检测与增强的方法.该方法把谱峭度引入到Morlet小波中,根据谱峭度变化寻找Morlet小波的最佳匹配参数,最大限度地增强故障弱信号;然后对信号进行经验模态分解,以信号相关系数大小确定重构信号的基本模态分量,对重构信号进行包络分析完成故障诊断.实验结果验证了此方法在滚动轴承早期故障诊断中的良好应用效果.     

家具造型要素的心理分析

本文从心理层面分析了家具造型要素中的点、线、面、体、色彩、质地等 关系,并分别论述了它们在家具造型设计中的应用与方法。     

基于遗传规划的织物自适应正交小波基的构造和优化

 为了实现机织物疵点的自动检测,文章在构造织物自适应正交小波库的基础上,运用遗传规划算法,将构造的小波库作为群体规模,对遗传规划算法四种不同的适应度函数进行优选后,从群体规模中优化出与织物纹理相匹配的小波基。研究结果表明,以织物纹理波动为适应度函数得到的小波基与织物的匹配性较好。试验验证了该方法对相关疵点检测的有效性,并采用窗口分割法对织物疵点进行定位,表明采用遗传规划算法结合适应度函数优选的方法,能够找到与织物纹理相适应的最优小波基,实现织物疵点的自动检测。