基于红外图像技术的钢构材料无损检测方法的研究

红外辐射成像检测由于其非接触性、快速性、检测面积大等特点,成为当前主要的无损检测方法。基于传热学理论知识建立了热量在钢板中传导的数学模型,并利用红外无损检测技术对含有缺陷的钢板进行研究。通过求取图像矩阵方差判断缺陷,采用直方图和形态学方法对缺陷图片进行预处理,提取缺陷的几何特征。使用阈值分割方法将缺陷从背景中分离出来,达到了图像的平滑滤波、缺陷中心定位、边缘检测等目的。提出了计算缺陷面积和周长的算法,完成对缺陷面积和周长等几何特征的检测。该研究方法及结论对钢板红外无损检测具有一定的指导意义。     

基于小波变换的红外热成像图像处理的无损检测技术

为提高红外热图像技术在无损检测领域的精度,提出运用电磁激励加热待检测物体,研究对亚表层缺陷的检测。首先采集数字图像信号,利用傅里叶变换去除图像中的噪声,并用图像增强算法增加背景与特征间的对比度,再利用基于小波变换的边缘算法提取特征边缘做定量分析,最后通过5组不同的缺陷层样本作实验对比,结果表明基于小波变换边缘提取算子能显著提高亚表面缺陷层的检测精度。     

基于PCA图像融合的皮革缺陷检测

皮革缺陷检测技术落后是影响皮革行业快速发展的众多原因之一,因此改进检测方法是皮革行业快速转型升级的重要手段之一。论文提出一种基于分块的PCA融合算法和迭代阈值分割算法相结合的皮革缺陷检测方法。该算法可以一次性检测出皮革中孔洞缺陷（穿透和未穿透）和表面划痕缺陷,经实验证明论文提出的算法相比其他方法,检测效果更好,分割出的缺陷轮廓更加清晰、完整,检测准确度高达83.9%。     

红外热成像无损检测技术现状及发展

红外热成像是近年来发展起来的一种快速有效的无损检测技术,通过主动热激励使物体内部的异性结构以表面温场变化的差异形式表现出来,实现缺陷的定位、识别和定量测量;它是一门跨学科的技术,它的研究和应用,提高了多种军、民用工业设备的安全性可靠性;综述了红外热成像无损检测技术的基本概念、关键技术原理和系统组成,比对分析了光脉冲、超声、锁相、太赫兹等各种热激励方式的技术特点,介绍了国内外相应的发展状况和进展,并给出了一些典型应用案例,最后总结了该技术的发展趋势。     

基于红外成像太阳能板缺陷检测方法研究

设计一种基于红外热像技术进行太阳能光伏板缺陷检测和分类的方法.设计了由黑箱、红外热像仪、模拟光源和图像处理计算机组成的检测系统.根据常见的黑片、断栅、隐裂和碎片4种光伏电池板缺陷特点,通过改进传统Ostu算法来自动识别最优分割阈值的方法再提取红外图像平均灰度值差、复杂度、长宽比和边沿曲率等特征进行缺陷的检测.实验表明,对于含典型缺陷光伏板,系统能够实现光伏板缺陷的检测定位,并对缺陷进行准确分类.     

基于AC图像显著性的皮革缺陷检测

皮革缺陷检测是皮革生产过程中极为重要的一道工序,现有技术在检测效率和准确率方面仍存在较大挑战。利用红外热成像和图像融合技术提出一种基于图像显著性的皮革缺陷检测方法。首先采用拉普拉斯金字塔将自然光图像和红外热成像图像分解,基于融合规则对不同图层融合并重构融合图像。提出一种改进的AC显著性检测算法对融合图像生成显著图,并利用最大类间阈值分割算法检测其中缺陷。实验结果表明,相比传统方法该算法可检测出皮革孔洞和表面缺陷,缺陷分割完整、轮廓清晰,检测精度可达87.7%,平均交并比为0.8654,虚警率为4%。     

常用图像处理方法在织物疵点检测中的应用

织物外观性能在纺织品质量控制及贸易中是一项重要指标,而且会直接影响最终产品的美观。织物表面疵点直接影响织物的外观效果,同时也是织物等级评定的一个重要指标。基于图像处理的织物疵点检测的方法不断发展,本文通过常用的图像处理方法对织物疵点进行分析,验证预测结果,最后对图像处理方法在织物测试领域中的发展做出展望。     

RBF在钢铁材质缺陷检测中的应用研究

针对钢铁件材质缺陷检测问题,介绍了基于初始幅值磁导率法的一种电磁无损检测方法。为了提高检测的效率和准确率,将RBF神经网络设计成为新的识别系统通过对钢铁件样本数据进行的仿真测试表明,RBF神经网络系统识别效率较高且可靠,为电磁无损检测提供了一个新的思路。     

涡流检测在铝板超声缺陷检测盲区中的应用研究

针对利用超声检测技术对铝板进行缺陷检测时,存在近表面埋藏缺陷检测盲区的问题,研究了涡流检测在铝板超声检测盲区中的应用.基于COMSOL仿真软件,建立了探头及铝板浅表层埋藏缺陷的检测模型,研究了线圈内径、匝数以及激励频率的变化对探头检测灵敏度的影响;结合仿真分析结果,设计了用于铝板浅表层埋藏缺陷检测的探头及检测平台,并对...     

基于图像分析的热电池缺陷无损检测方法

针对目前国内外热电池装配缺陷检测多靠人工分辨的问题,提出了一种基于图像分析检测热电池装配缺陷的方法.通过对热电池的标准单体电池和缺陷单体电池进行分析,以热电池内部结构特征自对比实现对热电池内单体电池的整体倒装、单体电池漏装集流片、装配次序错误进行检测,建立了一个无损检测系统.利用模板匹配将X射线仪拍摄的电池图片中的电池...     

红外图象序列中运动点目标检测技术

对于红外传感器来说，当距目标很远时，目标在成象平面上仅占一个或几个象素，且接收到的信号很微弱。由于点目标象素少，无形状特征，信噪比低，如何正确检测出目标就是一个值得研究的问题。本文首先对于这种检测问题的主要技术难点进行了讨论，然后分别介绍了目前具有代表性的几种常用方法，例如Ｆａｌｃｏｎｅｒ于１９７７年提出的Ｈｏｕｇｈ变换法，Ｒｅｅｄ等人采用匹配滤波的方法，Ｍｏｈａｎｔｙ等人提出的基于概率估计的最大似然比自适应方法，Ｌａｒｓｏｎ于１９６６年首先提出的动态规划法，Ｂｌｏｓｔｅｉｎ等提出的序贯检测法和近年来所提出的神经网络法，作者对他们进行了评述，最后指出了点目标检测技术今后的发展方向和主要研究内容。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

数字图像处理在仓库进出货中的应用

传统仓库进出货系统都是通过PLC编程,每一个细节都是预先设定好的,进出货顺序总是按照固定顺序依次摆放.不能灵活满足用户对相同货物归类摆放,从仓库中快速找所需货物的要求.通过加入数字图像处理技术,使系统能够分析判断出不同货物大小形状的差异,从而提高系统智能化,使系统能够在更复杂多变的环境中作出更合理的决策.     

高炉温度场的红外图像识别检测方法及应用

针对高炉炉内温度场的分布及高炉布料的情况,提出了一种基于红外图像处理的高炉温度场检测方法。它通过红外图像处理来建立温度场分布模型,结合十字测温进行温度定标,实现了高炉温度场分布在线监视,为指导高炉布料提供了一种有效的途径。基于图像处理的温度检测技术具有非接触、低成本、易维护、实时性的特点,使其在冶金、建材、热电厂等场合有着广泛的应用前景。     

采用数字图像处理技术的远程监控报警系统

文章介绍了一种利用数字图像处理技术实现的远程监控系统,给出系统功能、结构,并详细讨论了远端终端设备的设计。     

基于视频图像处理的人员在岗检测技术

在一些场景中例如视频监控室等场所,常常由于人员擅自离岗,视频监控区域发生事故没有及时发现,导致不能及时有效的处理问题,造成较大损失或安全问题,因此,对于这些场景需要对人员在岗情况进行实时的监控,以避免因人员非法离岗而存在安全漏洞。本文设计并实现一种基于视频图像处理的人员在岗检测技术,利用OpenCV通过对值班室监控视频中的人员进行运动跟踪检测,判断出进入和离开值班室的人员数目,二者做差进而对值班室里的人员在岗情况进行判断。本方法无需额外借助其他硬件设备,检测成本低,检测效率和准确度高,具有良好的实时性能。     

基于图像处理技术的烟雾检测在家庭火灾防范中应用

针对家庭火灾防范中缺少更有效、快速的实时烟雾检测问题,本文设计了一种基于图像处理技术的烟雾检测算法,能够对家庭住宅内部进行实时烟雾检测,从而实现火灾防范.本算法主要使用单阶段的端到端YOLOv3算法,对输入的烟雾数据进行学习,提取网络中不同卷积层的特征图进行联合训练.实验结果表明,和双阶段网络的烟雾图像检测方法相比,该...     

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。     

水下图像处理技术研究综述

随着自主式水下机器人的发展,水下探测技术成为新的研究热点。然而,吸收效应和散射效应导致水下获取的图像存在雾化和色彩偏差等缺陷。降质的水下图像在一定程度上降低了水下目标识别的准确性。为了改善水下图像质量,国内外学者对水下图像处理方法进行了深入研究。因水下图像处理方法对提升水下目标识别准确性具有良好的促进作用,故其具有重要的研究与分析价值。介绍了水下成像模型,分析了水下图像视觉质量下降的原理;根据水下物理成像模型将水下图像处理方法分为水下图像增强与水下图像复原,并分别对两类方法的研究现状进行分析与归纳;最后,总结与讨论了各类方法的优缺点,并展望了未来的发展方向。     

基于图像处理的汽车轮速检测系统研究

针对传统汽车轮速检测存在的缺陷和不足,设计了一种基于图像处理技术的汽车轮速检测系统.采用CCD高速工业相机实时采集贴有特征线的汽车车轮图像信息,将采集到的图像实时发送至上位机;再利用图像处理技术对采集到的图像进行滤波、边缘检测等处理;最后利用曲线拟合求出连续两帧图像特征线的夹角,解算出汽车轮速.实验结果表明,该系统实时性好、可靠性高、通用性强、易于安装,具有很高的推广价值.