基于机器视觉的图像形状特征提取方法研究进展

基于机器视觉的图像形状特征提取应用的常见方法有阈值处理法、基于轮廓的形状特征提取法和基于区域的形状特征提取法3种。阈值处理法是常见的图像分割提取方法,具备操作简单、速度快等优势,但对于需精确提取图像形状和目标图像形状较为复杂的工况不适用;基于轮廓的形状特征提取方法,处理速度较快,但当处理复杂目标图像形状时,容易出现较大的偏差或错误;基于区域的形状特征提取方法,在提取形状特征时更加容易实现,且在处理复杂图像时更加准确,但需要的内部存储空间较大。由此可知,目前形状特征提取方法的应用局限性较大,而发展图像特征提取方法意义重大。     

基于机器视觉的水果分级系统设计

目的为提高水果分级准确度,以苹果分拣为研究对象,基于机器视觉设计一种苹果分级包装系统。方法根据实际分级功能需求,以苹果尺寸作为标准设计一种苹果分级系统的总体方案,包括DSP+ARM控制器、工业相机、传输带、光源等。重点讨论图像处理模块,首先完成图像背景分割;利用中值滤波实现图像平滑处理;采用Canny算子实现图像边缘锐化。在图像处理的基础上,建立苹果分级模型。最后进行实验研究。结果实验结果表明,人工挑选分级和机器识别自动分级的吻合率达到了96.8%,证实了系统的有效性和可行性。结论基于机器视觉的苹果自动分级的准确度已经接近人工挑选的水平,可推广到苹果类水果的自动分级、包装。     

超级分形管分形维数的上限与下限

超级分形管在结构和几何上都具有很强的自相似性,因此,通过选择一个特殊的覆盖单元——一个管就可以基于数格子法计算它的分形维数,推导出基于各级的拓扑结构分别为Zigzag和armchair的超级分形管的分形维数公式。虽然只有有限级的超级分形管在工程是可用的,但其结果为设计新型的超级分形天线、超级分形格栅以及分形电路中的电子器件提供了思路和启发。     

基于机器视觉的柑橘黄龙病诊断的思路和方法

本文以柑橘黄龙病为研究对象,提出一种采用流形学习和信息融合技术的柑橘黄龙病诊断方法。该方法通过监督流形学习方法对大量病叶视觉数据进行维数约简,挖掘柑橘黄龙病特异性病理特征,融合多源信息实现柑橘黄龙病的诊断。     

分形公差理论及其分形维数的计算方法

 从产品性能公差设计的角度探讨分形公差理论的建模、分析、设计等有关方法, 着重研究分形维数的计算理论和工程方法。     

材料断口分形维数分析

本文分析了应用分形维数描述材料断口轮廓形貌几何特征的局限性。结果指出，分形维数对于材料断口粗糙度的变化是不敏感的，该参数与材料断口轮廓几何形态和断裂韧性之间不存在确定性的关系。     

基于机器视觉的水果品质分级方法综述

为促进水果品质分级检测技术的发展，对国内外基于机器视觉的水果品质分级研究现状进行综述，并对水果的外部品质分级方法进行概述，提出了现阶段水果分级方法存在的问题和研究方向。水果分级是保证水果品质的重要前提。基于机器视觉的水果品质分级相比于人工与简易机械分级，具有分级准确、分级效率高、无损伤接触等特点，能够满足水果分级的市场要求。     

一类二元分形函数及其维数

基于一元不可微函数,本文首先构造了一类二元分形函数,然后研究了这类函数图象的分形维数。给出了这类函数图的box维数、packing维数以及Hausdorff维数的若干结果。     

粗糙表面轮廓的分形维数计算

本文介绍了粗糙表面轮廓盒维数的计算方法，并指出分形轮廓曲线的盒维数在１和２之间，而且其数值与取样长度、采样点数及测量仪器的分辨率均有关系．     

颗粒表面分维与其形状指数关系研究

构建了颗粒物表面分维测算模型,研究了颗粒投影轮廓大小与形状指数F的关系。研究表明:颗粒投影轮廓大小与形状指数F具有良好的线性相关性。文中还利用所构建的颗粒物表面分维模型测量了6种碳黑颗粒的表面分维,初步研究了颗粒物表面分维与形状指数F之间的关系,分析结果发现:随着颗粒表面分维的增加,其形状指数F也相应增加,二者具有良好的相关关系。因此,表面分维与形状指数F均可作为颗粒物形状的定量表征,且二者具有良好的相关性。     

基于局部分形维数的遥感图像分割

本文针对遥感图像的分形特点,采用局部分形维数进行图像分割.利用金字塔模型替代了局部分形计算中的窗口模板,从而对局部三角棱柱面法进行了改进,减少了图像局部分形维数的运算量.并设计了一种新的递归计算流程,有效地降低了内存存储量.利用此法对遥感图像进行分割,结果表明:改进后的三角棱柱面法提高了基于遥感图像纹理特征的图像分割方法的计算速度,同时保留了三角棱柱面法对于分形维数计算的准确性.     

基于机器视觉的丝网印刷样板尺寸测量方法

丝网印刷样板种类和样式多,每片样板上待测目标也较多,不宜采用一致的梯度阈值参数定位边缘实施测量;此外,传统视觉检测采用定位矩形框建立测量坐标系的方式会引入测量误差,因此,提出一种基于机器视觉的丝网印刷样板的尺寸测量方法。采用一种由粗到细的测量策略,借助每一类待测目标的模板进行信息统计,针对性地设置阈值参数,改善测量精度。在测量阶段,利用基于图像金字塔和归一化互相关函数相结合的分层匹配算法实现多个待测目标的粗糙定位,再使用由模板信息统计获取的阈值参数进行边缘精细定位,建立局部坐标系,完成测量。实验结果表明:在同等实验条件下,此方法能够有效提高测量精度,算法改进后测量结果的平均相对误差由原来的4.02%降到1.47%,并且无需用户介入调整测量参数,适用于不同种类丝网印刷样板的灵活测量。     

水泥断口表面形貌的分形维数定量表征研究

利用分形几何学理论定量表征了几种水泥断口表面的微观形貌特征,并且考察了断口表面分形维数与其抗压强度的关系.结果表明,水泥断口的表面分形维数介于2～3之间,且线性回归分析的相关系数均大于0.98,强的相关性表明实验所选用的水泥断口具有明显的分形特征;水泥的抗压强度与其断口表面分形维数值呈正相关关系.     

基于3D视觉的微通道换热器定位与尺寸测量

为实现微通道换热器生产线的自动化与智能化,提出一种基于3D视觉的微通道换热器定位与尺寸测量方法,以引导机械臂进行抓取上下料。首先,用3D相机以俯视角度拍摄产品,矫正获取的图像并将RGB图像与深度图像对齐;其次,通过产品3D信息的辅助实现精确的二维图像分割以及角点的二维坐标定位;最后,加权拟合角点的深度值,通过角点二维坐标及深度信息进行坐标转换得到其三维坐标,计算产品尺寸。实验结果表明:该算法能够在复杂的背景中实现精确的图像分割与尺寸测量,在测量距离为4000mm时相对测量误差可控制在1%以内,能够满足系统需求。     

STM研究光盘材料结构转变前后表面形貌的分形维数

采用ＳＴＭ在纳米尺度上对光盘材料结构转变前后表面微观形貌进行了研究，ＳＴＭ结合图象处理和傅利叶分析法可以较好地用于研究薄膜表面形貌的分形特征，用电子束蒸发制备的无定形态记录介质薄膜表面形貌在纳米尺度上呈现出分形特征，经加热晶化后介质薄膜发生结构转变，表面形貌的分形维数增加。     

砂浆力学性能与其断口分形维数关系的研究

对4种不同配比、3种不同养护期的砂浆的抗压性能差异性进行了检测;用投影覆盖法编程计算了砂浆断面的表面分形维数,并考察了它与抗压强度之间的关系。结果表明,不同的配比、不同的养护期均会对砂浆的抗压强度产生影响,由实验结果分析得出最优配比和最优养护期;砂浆断口的分形维数介于2.7~3,相关系数均大于0.9,分形维数与抗压强度呈正相关关系,验证了用分形理论分析建筑砂浆力学性能的可行性。     

基于分形维数和GA-SVM的风电机组齿轮箱轴承故障诊断

对风机齿轮箱轴承故障诊断进行了研究,提出一种基于分形维数和遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的故障诊断算法。基于常用的时域特征参数作为支持向量机的识别参数,引入分形维数特征参数来提升支持向量机的识别精度。提出了基于遗传算法(GA)的支持向量机参数优化的模型,通过GA的寻优自动获得最优的支持向量机参数。采用某风场的风电机组齿轮箱轴承数据进行故障诊断,实验表明,所提出的GA-SVM模型很好地解决了参数选择的问题,同时基于分形维数的特征参数也提高了风电机组轴承故障的识别准确率。