三维条码印刷与识别技术研究

针对三维条码的印刷与识别问题,研究了适合实际商品包装印刷需要的色彩空间选择方法,提出了面向三维条码图像固定颜色自适应阈值Canny边缘检测算法。以DataMatrix三维条码为例,通过预处理和图像定位从采集的图像中分割出条码图像,基于分割图像研究了固定颜色三维条码的识别算法。开发了相应的软件系统,通过实例验证了该算法的有效性。     

基于图像配准的食品包装印刷缺陷检测与实现

传统食品包装印刷缺陷检测系统采集的实时图像和标准图像在空间上存在着较大的差异,在缺陷检测前首先要将实时图像与标准图像配准,再进行图像缺陷检测与识别。针对传统检测方法检测时间长、分拣效率低、漏检率高和对人视觉要求高等缺点,在图像增强处理的基础上,提出了一种适用于食品包装印刷缺陷检测的图像配准算法。该算法利用小波变换改进算法对图像边缘进行检测,有效地解决了噪声所产生的误检问题。实验仿真结果表明,该算法具有较高的稳定性和可靠性,能够精确检测出小于0.1 mm的刀丝和拉条等细微缺陷,实现了食品包装印刷品的无损检测。     

基于轮廓合成的人耳图像边缘检测

人耳识别技术作为一种新的研究在生物特征识别领域提出一种新思路。边缘检测是图像特征分析识别的基础,检测质量直接影响系统识别率。本文针对人耳图像的局部特征和识别要求提出一种基于轮廓合成的边缘检测方法。该算法对采集到的图像预处理,将Sobel算子与阈值法得出的边缘图像合成,最后根据统计结果用去除干扰技术处理非边缘。这种方法得出的耳朵边缘图像清晰完整无干扰,比单一采用其他方法效果好,为后续特征提取及识别提供较好基础。     

基于轮廓合成的人耳图像边缘检测

人耳识别技术作为一种新的研究在生物特征识别领域提出一种新思路.边缘检测是图像特征分析识别的基础,检测质量直接影响系统识别率.本文针对人耳图像的局部特征和识别要求提出一种基于轮廓合成的边缘检测方法.该算法对采集到的图像预处理,将Sobel算子与阈值法得出的边缘图像合成,最后根据统计结果用去除干扰技术处理非边缘.这种方法得出的耳朵边缘图像清晰完整无干扰,比单一采用其他方法效果好,为后续特征提取及识别提供较好基础.     

四种人眼定位算法的比较分析

人脸检测在许多应用中有着很重要的作用,其中人眼作为人脸中最重要的特征之一,没有单一的人眼检测算法甚至是一个系列技术可以解决所有精确定位人眼问题.因此对四种不同的人眼定位算法进行比较试验,分别是基于多角度的模版匹配法,霍夫变换法,自适应边缘提取法,对称变换法,比较各自的优缺点以及适应使用的环境,以期于在不同的图像条件和外部环境下达到识别的最优效果.     

基于图像块和边缘增强的运动目标检测

针对复杂背景下的噪声、动态背景和阴影等影响,提出一种基于图像块和边缘增强的运动目标检测算法。用图像块建模,按掩膜结构特点修补断桥使掩膜连续,采用高层图像金字塔建模得到目标质心,用于提取目标,用Sobel平移算子得到细化的边缘,按边缘信息对掩膜进行增强处理从而得到完整的目标。实验结果表明,该算法可有效提取目标,消除单高斯建模法去除不了的复杂背景和阴影,克服传统帧差法常见的边缘不完整的缺点。     

基于空间复杂度掩盖的边缘检测算法

通常边缘检测算法仅仅考虑到图像本身信息,而未考虑人眼对规则图像的感知能力比对非规则图像更强。结合人眼的视觉特性,本文提出了一种基于空间复杂度掩盖的边缘检测算法。给出了一种空间复杂度的测度以及双门限机制,利用图像空间复杂度来体现图像的规则程度,并根据图像的纹理信息矫正图像的梯度方向,确定边缘宽度,准确定位空间复杂度的计算区域。实验结果表明,本文提出的算法可以有效地检测规则图像的边缘,抑制复杂纹理区域的边缘。因此,该算法更符合人眼的视觉特性,有利于复杂情况中信息的提取。     

一种基于静态小波变换的图像融合算法

给出了一种基于静态小波多尺度边缘检测的图像融合算法,是一种适用于微光和红外图像融合的多分辨率方法。该方法选择á trous多孔算法为基础,并选取不同尺度参数的LOG算子作边缘检测,利用了图像的多尺度边缘信息确定图像的边缘位置进行融合。在小波域中,对高频信息依据边缘检测的边缘点进行融合,对低频信息利用取加权法进行融合,再进行小波逆变换重构融合图像。通过红外和微光图像的融合实验结果表明,该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。     

图像边缘提取的简单算法及应用

图像边缘识别在实际中有很重要的应用，Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Gauss-Laplace边缘检测算子及轮廓提取或轮廓跟踪、利用平滑技术提取图像边缘、利用差影技术提取图像边缘、利用小波分析技术提取图像边缘等方法是常用的方法。     

图像边缘提取的简单方法及应用

图像边缘识别在实际中有很重要的应用 ,Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Gauss-Laplace边缘检测算子及轮廓提取或轮廓跟踪、利用平滑技术提取图像边缘、利用差影技术提取图像边缘、利用小波分析技术提取图像边缘等方法是常用的方法     

基于最佳阈值和轮廓提取的边缘检测方法

边缘检测是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一,其结果的正确性和可靠性直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解.本文分析了传统边缘检测算法的性能,提出了一种基于最佳阈值和轮廓提取相结合的方法,实验表明,该方法简单实用,抗噪性能强且定位准确.     

机器视觉中边缘检测算法的SDSoC加速实现

针对机器视觉图像处理中边缘检测算法要求越来越高的实时性，提出使用SDSoC加速实现机器视觉中的边缘检测算法。基于SDSoC开发环境，选用ZC706作为开发平台对Canny边缘检测和Sobel边缘检测进行加速。SDSoC环境支持处理器系统（Processing System，PS）和可编程逻辑（Programmable Logic，PL），根据PS和PL的特性，将两种边缘检测算法中的模块分配在各自适用的硬件架构上运行，即在PS端使用优化的数据分配方法，在PL端使用缓冲区结构及优化指令。实验结果表明，对于512×512的图像，Canny算法用时4.61 ms，Sobel算法用时3.20 ms，满足了机器视觉算法实时性的要求。     

基于边界提取和跟踪的石块检测方法研究

为了能部分解决基于视觉的石块识别问题,首先利用SUSAN算子对图像进行分割后利用边界跟踪算法进行滤波,确定出原始图像中可能存在石块的区域,对原始图像中该区域利用矩不变法进行分割以缩小可能的石块区域,然后利用Sobel算子对原图像中该区域进行处理,得到该区域梯度图像并对此进行分割和边界跟踪滤波,最后利用投影法确定出原始图像中的石块位置。试验结果表明该方法具有一定的环境适应性和较好的实时性。     

基于机器视觉的边缘缺陷检测实验装置开发

针对目前自动化课程教学内容的需求,把机器控制与图像视觉相结合,开发一套继电器外壳边缘缺陷检测的实验装置.该实验装置把机电传动控制、气动控制、机械手控制、以及图像处理技术等理论知识有机融合,其主要结构包含机器视觉与机械运动控制两大部分,整个装置可完成电机的控制、各类传感器的数据检测、机械手的运动路径规划与定点投放、图像的...     

一种基于块的图像边缘分析方法

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,人眼视觉系统对图像中的边缘信息非常敏感,经常作为描述图像特征的一种重要手段。基于运动补偿和DCT变换编码的视频编码标准中,一幅图像分成大小相同不重叠的块进行编码,基于块的图像边缘分析在图像处理、去块效应滤波、模式选择以及基于内容的视频检索等方面有较广泛应用。提出了一种基于分析块边缘方向的边缘分析算法。实验结果表明,与其他算法相比,该算法在分析性能与计算复杂方面具有较明显的优越性。     

聚晶金刚石复合片崩角缺陷视觉检测技术研究

针对目前国内生产聚晶金刚石复合片(PDC)的企业大多数在表面缺陷检测环节严重依赖于人工检测,存在检测效率低、主观性强等问题,提出了一种基于机器视觉的检测方法替代人工检测.将倒角边缘的崩角缺陷作为检测目标,研究崩角图像的表面特征后,提出了在硬件上使用零角度环形光源突出崩角特征,在检测方式上通过阈值分割、中值滤波进行预处理,然后利用最小二乘法拟合获取倒角圆环的圆心位置和小圆半径并建立掩码,最后通过与(AND)运算提取出崩角信息,进行识别和标记.结果显示:实现对图像中的崩角缺陷自动检测和定位,并且判断标准统一.     

O型金属密封件亚像素尺寸检测方法的研究

针对在现实生产中,硬件受限的O型金属密封件机器视觉检测的问题,提出了在亚像素图像条件下的精确尺寸检测方法。利用分形插值和小波变换的改进边缘检测算法,实现亚像素图像的边缘检测;并用结合梯度的区域生长和距离直方图的改进算法,实现O型的尺寸检测和圆度校验。实验结果表明,提出的方法与传统方法相比计算速度快、边缘检测精度高、尺寸测量精度可达微米级。     

基于机器视觉的西林瓶尺寸检测

在西林瓶生产过程中,尺寸是一项重要的产品质量判断标准,与传统的西林瓶尺寸人工检测方法相比,基于机器视觉的自动检测具有巨大优越性。为实现西林瓶尺寸的检测,提出了一种基于机器视觉的西林瓶尺寸检测方案,设计了系统的图像采集和背光源照明方案,通过中值滤波对图像进行去噪,利用对图像像素点的运算算法,对图像的灰度进行了校正变换,增强图像的对比度,采用Canny算子成功提取西林瓶边缘,在HALCON平台下实现了西林瓶尺寸测量。设定系统标定方法并选取15个2mL样品西林瓶进行测试,结果表明,该方法对西林瓶尺寸检测快速准确,边缘量化精度达到了亚像素级别,检测精度为0.02mm,满足西林瓶生产的参数测量精度要求,为工业生产产品尺寸的自动检测提供了一种有效的新途径。     

一种基于边缘检测及纹理分析的水坝图像分割算法

针对边缘检测算法的局限性及灰度水坝图像的特点,提出了一种基于边缘检测及纹理分析相结合的灰度图像分割算法,首先利用边缘检测算法对待处理图像进行边缘检测得到图像的粗分割,然后在原灰度图像中对得到的边缘位置点进行纹理分析,去除检测到的非目标对象的边缘从而得到分割图像,即细分割。将该算法应用到河坝监测系统中,实验证明该算法达到了很好的分割效果。