书籍装订中基于相位相关性的自适应梯标检测方法

目的针对传统人工检查书籍配帖是否合格的方法带来的劳动强度过大,且容易出错等问题,提出一种基于相位相关性的自适应梯标检测方法。方法通过相位相关配准技术,利用CCD摄像机采集到梯标视频帧,计算其与模板梯标的相位相关性,并进行2帧图像的配准,然后对2帧图像的帧差进行分析,从而判断配帖是否出错。结果实验结果显示,文中提出的方法可以减少合格配帖的误检率,还可以对不合格的配帖进行检测。结论文中所提出的方法可以提高配帖梯标检测的鲁棒性。     

基于敏感区域多结构元素形态学边缘检测算法

在边缘检测算法的应用中,很难同时兼顾图像处理效果和处理速度,为此,提出了一种新的边缘检测算法,将边缘处理集中在感兴趣的图像区域中.该算法利用梯度算子获得图像中的敏感区域,再构造多种结构元素,结合形态学梯度和OTSU分割法检测敏感区域的边缘.应用于沥青路面裂缝图像检测,实验结果表明,与其它边缘检测算法相比,该算法不仅具有很好的边缘提取能力,而且具有很强的抗噪能力.在保证处理效果的同时,也保证了处理速度,有很高的实用性和推广性.     

基于Halcon的贴片电阻方向检测系统

目的设计贴片电阻方向检测系统,以解决当前贴片电阻排序编带过程中存在的检测效率低和检测精度低等问题。方法采用改进的基于形状的模板匹配算法,以机器视觉软件Halcon为平台,利用Canny边缘检测算子和Sobel算子进行边缘检测和滤波,生成模板图像的边缘点位置向量和梯度向量,并以模板边缘点与图像搜索区域的对应点的内积和作为相似度量,进行模板匹配。结果检测系统的识别时间为33 ms,同时其平均识别准确率达99.5%以上,相比于传统人工检测有较大提高。结论该系统具有良好的速度和准确度,可满足工业生产要求。     

多尺度形态学图像边缘检测方法

在形态学边缘检测算子的基础上,综合形态膨胀和形态腐蚀,得到修正的边缘检测算子,以减轻图像边缘检测的模糊性;进行形态结构元素尺度调整,并综合各种尺度下的边缘特征,得到噪声存在条件下较为理想的图像边缘。实验验证了该算法的可行性和有效性。     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测

为了克服传统边缘检测方法对噪声敏感的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测新方法。该方法是在RGB空间内,把每个像素作为一个向量进行排序,将灰度形态学推广到了彩色图像。然后通过分析噪声（主要是椒盐噪声）污染图像的特点对彩色图像形态学基本算子进行了改进。改进后的算子有很强的抗噪性,可以直接实现边缘检测。实验表明,与传统方法相比,该算法能够更有效地抑制噪声对边缘检测的影响,并较好地保持图像边缘细节。     

用多结构元素实现医学图像边缘检测

为了简单有效的获得医学图像边缘,本文从数学形态学的角度出发,利用多结构元素对不同方向的边缘敏感来保留更多的边缘细节信息,提出了一种改进的形态学边缘检测算法.本文首先将形态学的BTH与WTH运算相结合进行图像增强,再结合开闭运算提出了一种抗噪型的边缘检测算子,对运用多结构元素得到的边缘图像进行累加,最后对该叠加后的边缘图像进行修正得到最终结果.实验证明,该算法在抑制噪声对边缘的影响和保持图像的边缘细节上,均取得了很好的效果,具有一定的实用性.     

基于改进的灰色关联度的根系图像边缘检测

目的实现对植物根系形态基本参数的计算和分析。方法针对阵列分布内窥式图像获取技术采集的根系图像,提出一种改进的灰色关联度的边缘检测算法。该算法基于灰色关联分析理论,采用变权的邓式关联度模型,利用Sobel算子的2个模板作为参考序列,选取像素的八邻域分量值形成比较序列,通过两类序列之间的关联度实现边缘检测。结果仿真结果表明该算法与传统的边缘检测算子相比,能够较准确地检验出有用的根系边缘信息。结论基于Sobel算子的变权关联度的根系边缘检测算法有效地提高了边缘检测效果,具有一定的抗噪性能。     

基于小波变换和形态学的织物疵点边缘检测

为了精确确定织物疵点边缘,提出了一种基于小波变换和形态学的织物疵点边缘检测方法.在利用形态学实现疵点检测后,对其进行小波分解,用小波模极大值法和基于数学形态学的算法分别提取高低频子图像的疵点边缘,采用合理的融合规则将两个边缘图像进行融合.实验结果表明,该算法能有效地抑制噪声,且边缘清晰、准确,效果优于经典的边缘检测算法,具有可行性和有效性.     

基于图像的血型卡灌装质量在线检测系统

目的测量灌装后血型卡的固液高度,同时检测所灌液体中是否存在气泡。方法将摄像机捕获的血型卡图像经旋转矫正、初步裁剪、定位分割后,得到6个独立的微柱管,利用Sobel水平边缘检测方法分别提取出固液混合相和液相的水平边缘位置,进而计算相应高度,同时提出基于SVM的气泡检测方法,提取气泡的HOG特征,选择RBF核函数来训练检测模型,并建立分类模型,通过交叉验证的方法获得模型最佳参数。结果与手工测量结果进行对比,固液混合相高度误差不超过±0.1 mm,液相高度测量误差不超过±0.2 mm,气泡检测正确率高于97%,在效率上可满足实时检测的需要,高度测量和气泡检测的时间总和小于1.5 s,满足实时性要求。结论所设计的检测系统可以有效解决血型卡灌装质量的在线检测问题。     

基于EMD方法的多尺度边缘提取

提出了一个基于EMD方法的多尺度边缘提取方法。利用EMD方法沿水平方向和垂直方向分别处理SAR图像，得到不同尺度的图像。计算不同尺度图像的梯度，得到不同尺度图像的边缘。根据一致性条件，从不同尺度图像的边缘提出SAR图像的边缘。利用这个方法处理了合成孔径雷达图像，成功地提取了图像的边缘信息。     

生物基复合材料检测方法体系研究:分析鉴定方法

针对生物基复合材料的检验和定义混乱,在国内相关检验方法标准欠缺的基础上,探讨了生物基复合材料的定义、分析鉴定方法和相关标准。     

基于方向描述符的物体检测

对于形状和表面纹理都有变化的物体的检测,局部不变性算子并不适用,而现有的局部描述符对于区分这种形状的作用也并不明显。为此本文提出了一种新的基于方向描述符的物体检测算法。根据模型轮廓图或边缘图像计算出初始描述符,在此基础上为图像中的每一点生成方向描述符。方向描述符既可以描述边界的走向,又可以容忍边界的较小变形。使用多分辨率加速的滑动窗口算法,将每个有效的候选区域与模型的描述符矩阵进行匹配,以判断此位置是否包含目标物体。实验结果显示,本文算法取得了相对较高的检测率。     

基于分形特征参数的目标边缘检测算法

图像的边缘提取在计算机视觉系统的初级处理中具有关键作用,但目前仍是"瓶颈"问题.本文主要针对复杂背景下的目标边缘检测问题,提出了一种新的基于分形特征参数的目标边缘检测方法.算法基于分数布朗运动的方差性质提出一种改进的分形维数及其截距特征参数的计算方法,进而将该分形维数与截距特征参数相结合,提出了一种基于分形特征参数的边缘检测算法.实验表明,算法可以有效地实现目标边缘检测,同时算法的运算效率得到提高.     

基于小波变换的图像边缘检测算法的研究

在对经典的图像边缘检测算法深入分析的基础上,进一步完善了基于小波变换的边缘检 测算法.随尺度增加,边缘和噪声的小波幅值表现出不同变化特性,从而在低信噪比的信号中检测出噪声和边缘.实验结果表明,基于小波变换的图像边缘检测算法能够比其它算法保留更多的图边缘信息,鉴别出伪边缘,其精度能够满足基于图像处理技术的各种质量检测系统的要求.     

基于HSI空间彩色图像多结构元形态边缘检测

构建了一类在HSI 颜色空间基于多结构元彩色形态边缘检测梯度算法实现彩色图像边缘检测新方法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能。所定义的算法充分考虑了边缘的方向性和噪声对边缘检测的影响,本算法在噪声抑制方面显示了优良的性能,能满足不同应用的需要。     

基于形态学和细胞神经网络的边缘检测方法

采用形态学方法提取二值图像的边缘,利用二值形态学与离散细胞神经网络(DT-CNM)的某种天然对应关系,将离散细胞神经网络引入形态学,将形态学运算转化为某种特定模板下的多层离散细胞神经网络,然后对该模板进行优化设计使之转化为单层离散细胞神经网络,降低了运算的复杂度.在此基础上,通过综合灰度图像像素在每个比特位上的边缘检测结果,提出了采用二值形态学提取灰度图像边缘的方法.与传统边缘提取方法Sobel和Log相比较,该方法边缘提取效果良好,收敛迅速.     

一种红外图像序列弱小目标的检测方法

针对低信噪比条件下红外弱小目标的相关检测算法存在的局限性,本文提出组合式相关检测算法.基于DBT的相关检测算法运算量小但检测性能较差,而基于TBD的相关检测算法检测性能较高但计算复杂.根据对两者优缺点的分析,采用将两种算法级联的方法,首先使用基于TBD的相关检测算法形成一个过渡帧,再以此为基础使用基于DBT的相关检测算法进行进一步检测.算法性能分析和实验结果均表明,低信噪比条件下该算法具有较高的检测性能并且计算量较低.     

包装箱型号标记缺陷检测系统设计与实现

目的 为了实现空调包装箱上型号标记缺陷的实时动态检测,基于图像处理技术设计包装箱型号标记缺陷检测系统.方法 基于AM5728控制器设计控制系统硬件平台,主要包括控制单元、图像采集与处理单元、成像单元等,并进行实际测试研究.采用几个关键方法,包括图像增强处理、形态学、缺陷检测、动态阈值分割算法等,并根据包装箱型号标记图像特征选择配准区域,同时给出一种动态阈值分割算法,利用各种算法实现缺陷检测.结果 采集了250个包装箱条码样本,采用文中方法获取到了监测数据,正确率高达97.2％,漏检率为0.结论 该方法具有较高的可靠性、通用性,可实现包装箱型号标记的缺陷快速检测,解决了空调包装箱上的型号标记实时动态缺陷检测的实际工程问题.     

基于改进形态学梯度的容器密封性检测方法

目的提出样条插值亚像素边缘检测方法,以提高药品容器密封性检测的准确率。方法采用一种改进的亚像素边缘检测方法,首先将抖动的模糊图像进行复原,复原后的图像经过预处理后,再采用改进的形态学梯度的样条插值亚像素边缘检测方法,以提高容器密封性检测的效率和准确率,并在此基础上进行模拟实验。结果该方法的检测准确率均在95%以上,传统方法很难达到这样的效果。结论该方法能够很好地解决传统检测方法效率低的问题,可以满足实际的检测需求。     

基于白色与黑色像素区域相间明显的快速边界获取的方法

在实现工业机器视觉系统时,边界获取成为必不可少的一环。为了提高边界获取的速度和生产效率,介绍了一种边界获取的简单有效的新方法,该方法是基于白色与黑色像素区域相间明显的条件下提出的。方法的主要思路是通过计算连续黑白像素宽度及相关处理,获得边界。该方法检测目标时快速,稳定;通过选取不同的像素宽度阀值,可以方便地检测出相应的不同的边界。此方法适用于处理速度要求非常高的工业机器视觉中特征边界的边界获取。