基于HVS的多尺度显著性检测算法

为提高图像显著性检测的准确性,借鉴有关人类视觉系统的研究成果,提出了一种基于人类视觉系统(HVS)的多尺度显著性检测方法.该方法先将图像分割成小的图像片以获取图像的局部信息,然后采用PCA进行特征抽取,在得到的低维空间中计算图像片的差异.通过结合人类视觉系统和多尺度方法降低背景的显著度,提高显著性目标的显著值.实验结果表明,该方法在检测效果和抗噪能力等方面均可获得较为满意的结果.     

基于图像分析的螺纹钢尺寸测量方法

针对螺纹钢复杂形状尺寸的测量难题,提出了基于图像分析的螺纹钢尺寸测量算法.首先,利用CCD相机获取多个视角的螺纹钢图像.其次,对获取的螺纹钢图像进行灰度化、滤波去噪、图像分割等预处理.而后,实现普通边缘检测方法,并提出一种亚像素的边缘检测算法,用于提取高精度的螺纹钢轮廓.在此基础上提出了基于普通边缘检测、亚像素边缘检测精度以及基于图像投影法的三种螺纹钢尺寸的测量方法,能够基于图像分析技术测量出螺纹钢的内径、外径、横肋间距、横肋与轴线夹角等尺寸与参数.最后,基于棋盘格标定靶进行简易标定以完成单位换算,获得了实际物理尺寸.实验结果表明,本文提出的方法可以实现螺纹钢多个主要尺寸的视觉测量,效果较好,为实现基于机器视觉技术的螺纹钢尺寸在线检测系统打下良好基础.     

基于机器视觉的电子多臂摆臂响应时间检测系统

针对高性能电子多臂控制执行机构国产化过程中,对吸铁摆臂响应时间等关键参数无法定量测定的现状,研制了基于机器视觉的电子多臂摆臂响应时间检测系统.该系统基于机器视觉的非接触式测量方法,采用通用计算机、图像采集卡、数据采集卡及自制测试平台构建虚拟仪器系统,通过自行设计的测控软件实现对电子多臂摆臂响应时间的测定.测试结果表明,该系统可有效地测定电压、气隙、温度等参数改变对摆臂响应时间的影响,从而为电子多臂控制执行机构的国产化研究提供可靠依据.     

汽车发动机与传动系优化匹配的仿真研究

如何设计传动系参数以达到与汽车发动机的合理匹配是汽车设计中一个重要的组成部分.文中以汽车主减速比和各档传动比为设计变量,综合汽车动力性评价指标和经济性评价指标作为目标函数,建立了优化模型,应用优化规划理论对汽车传动系参数进行优化设计,开发出了一套汽车传动系参数优化设计的仿真软件,实现了汽车发动机与传动系的最佳匹配.文章最后以某载货汽车为例,利用该优化仿真软件进行了设计计算,仿真结果表明,该设计方法是可行的.     

多模型融合的多标签图像自动标注

为了实现更为准确的复杂语义内容图像理解,提出一种融合多模型的多标签图像自动标注方法.该方法采用3个不同的模型分别对图像语义内容进行分析:在前景语义概念检测中,提出一种基于多特征的视觉显著性分析方法,并利用多Nystrm近似核对前景对象的语义进行判别分析;对于背景概念检测,提出一种区域语义分析的方法;通过构造基于潜语义分析的语义相关矩阵来消除标注错误的标签.根据前景和背景的语义和视觉特征,分别采用不同的模型提取前景和背景标注词,而语义相关分析能够有效地提高标注的准确性.实验结果表明,该多模型融合标注方法在图像的深层语义分析以及多标签标注方面具有较好的效果;与同类算法相比,能够有效地减少错误标注的标签数目,得到更加准确的标注结果.     

基于机器视觉的气门油封装配质量在线检测

目前在汽车发动机装配线上仍主要依靠人工视觉检测气门油封装配质量,效率低且易出错。引入机器视觉技术,利用智能相机获取压装后的气门油封图像,应用图像定位、模板匹配、特征提取等算法,实现对气门油封装配质量的在线自动检测。实践证明：该方法可替代人工对气门油封压装质量进行100％在线检测,快速稳定,满足生产要求。     

基于Multi-Scale Retinex模型的肝脏超声图像增强算法

基于多尺度Retinex (Multi-scale Retinex,MSR)模型的图像增强方法是一种基于人眼视觉原理的图像增强方法,能同时有效实现图像的动态范围压缩和颜色保真.本文融合Retinex理论,采用3个尺度的Retinex算法对肝脏超声图像进行增强处理,提取经MSR算法增强处理后的正常肝脏和脂肪肝图像的灰度均值、对比度和信息熵参数,并与直方图均衡化算法、同态滤波算法进行对比.实验结果表明:肝脏超声图像经MSR算法增强处理后,提高了图像特征参数(对比度、信息熵)的区分度,增强了图像暗区的对比度和清晰度,改善了图像视觉质量,能有效辅助临床诊断.     

汽车发动机电控单元高速CAN通讯模块研制

CAN总线作为一种优秀的现场总线,已经越来越多地应用于汽车电子系统.提出了基于CAN总线的汽车发动机电控单元高速CAN适配模块设计方案,介绍了系统主要硬件结构和软件设计流程.系统硬件测试表明,该系统能对发动机各类参数进行高速实时监测,并且通过对重要参数的修改可以实现对系统的检测和控制功能.实验表明该系统具有通讯速率高和可靠性强等优点,具有广泛的应用前景.     

高压喷油器喷雾瞬态的喷雾角检测系统

燃油喷油器是汽车发动机的关键部件,其喷雾特性是影响其工作性能的重要因素.喷油器的喷雾角是喷油器喷雾特性的重要参数之一,检测喷油器性能时需要对其进行测量.一般的测量方法是通过集油盘收集多次喷射的燃油量进行测定,效率低、准确性差.且对于喷雾时汽化损失较大的GDI(汽油缸内直喷)喷油器,液滴无法完全收集,影响测量结果.采用机器视觉技术即可检测喷油器的喷雾角,用高速相机采集喷油器的瞬态喷雾图像,微秒级的曝光时间可以有效消除高速喷雾的拖影,提高图像质量,然后进行图像预处理、图像分割、分析计算即可得出喷雾角.实验结果表明,该方法可以快速准确的检测喷油器的喷雾角,已成功应用于课题组所研制的汽车发动机喷油器计量检测综合试验台上.     

多传感器图像融合技术及评价方法研究

对图像融合的主要研究内容和方法进行了探讨,对像素级多分辨图像融合的主流方法作了深入地分析和定性比较,对图像融合效果的客观评价准则进行了比较和总结。实验结果表明基于多分辨分析的融合方法在主观视觉质量和客观评价准则上均具有明显优势,文中最后对图像融合的未来发展前景进行了展望。     

An intelligent fault diagnosis system for newly assembled transmission

Newly assembled automobile transmission has its particular failure characteristic, strict quality testing working procedure on the assembly line is important for quality of automobile transmission. In this paper, we introduce a new automatic fault detection method for automobile transmission. A fault diagnosis expert system for newly assembled transmission is presented, related method of knowledge representation, feature extraction and fault classification is given. Order spectrum analysis method is used to analyze vibratory signal of automobile transmission. After initial feature vectors set are obtained, improved genetic search strategy is used to select fault features, so as to reduce the dimension of feature vector set. Selected feature vector sets are inputted into the BP neural network for fault identification and classification of the newly assembled automobile transmission. A large number of data are collected from industrial site and analyzed, proposed algorithm is verified to be effective and exact.     

基于监督式机器学习的零件几何特征智能识别

针对在采用机器视觉的无夹具定位的壳体类零件几何参数检测过程中,需要先智能识别零件几何特征以规划检测路径的问题,提出一种基于监督式机器学习的几何特征智能识别方法。利用壳体零件待识别特征的中心位置关系构成特征矩阵,利用监督式机器学习算法进行识别,提出一种基于特征唯一性的纠错方法对分类过程中产生的识别错误进行纠正。对于所涉研究实例,零件共有4个待识别孔,在5次监督式训练后智能识别准确度达100%。     

半导体生产后工序设备中的若干视觉检测与伺服系统设计技术

针对半导体生产后工序设备中的高速高精度检测与控制问题，首先系统分析了芯片质量检测的任务，并提出了相应的视觉检测算法以及程序设计方法。其次讨论了硬件系统的设计问题，提出了送料系统的立体结构和终端执行机构的双四连杆伺服系统设计方法。从而有效地提高了设备的生产速度和灵活性。     

利用梯度信息快速提取直线边缘特征

立足于视觉检测系统的实时性需要,提出一种利用梯度信息的快速直线边缘提取方法。该方法首先利用梯度信息和两点确定一条直线进行线段基元的快速定位和扫描;然后对扫描得到的线段基元进行基于几何距离最小化的最佳直线拟合;最后使用端点投影距离的方法对线段基元进行共线性检测,连接共线的线段基元并对连接结果重新进行最佳直线拟合,得到最终的直线边缘特征。实验结果表明:该方法进行直线边缘特征提取的速度比目前文献中最快的Hough变换改进算法提高了1倍左右,适应能力强,可以满足视觉检测系统对直线边缘特征提取的实时性和精度要求。     

引入初级视通路计算模型的轮廓检测

目的 轮廓是对图像目标的一种稀疏表达方式，从图像中提取出有效物体轮廓可以更好地完成后续的视觉认知任务，所以轮廓检测在计算机视觉领域具有较好的应用。本文考虑到初级视通路中视觉信息传递和处理流程中的特点，提出了一种基于初级视通路计算模型的轮廓检测方法。方法 在视网膜神经节环节，提出一种体现方向选择特性的经典感受野（CRF）改进模型，利用多尺度特征融合策略来模拟视网膜神经节细胞对图像目标的初级轮廓响应；在视网膜神经节到神经节-外膝体（LGN）的视通路中，提出一种反映视觉信息时空尺度特征的时空编码机制，模拟神经节-外膝体通路对初级轮廓响应的去冗余处理；利用非下采样轮廓波变换和Gabor变换协同作用，模拟非经典感受野（NCRF）的侧向抑制特性。最后利用初级视皮层对整体轮廓的前馈机制，实现对轮廓局部细节信息的完整性融合。结果 选择将RuG40图库的所有图像作为测试集合进行模型性能测试，对检测结果进行非极大值抑制和阈值处理，最终将得到的二值轮廓图与基准图比较，整个数据集和单张图的最优平均P指标分别为0.49和0.56。对于单个图像最优参数条件下的检测结果均值，将本文方法与非经典感受野抑制模型（ISO）和多特征外周抑制模型（MCI）比较，较两者分别提高了19.1%和7.7%。结果表明本文方法能有效突出主体轮廓并抑制纹理背景。结论 面向图像处理应用的初级视通路计算模型，将为后续图像理解和分析提供一种新的思路。     

一种基于几何特征参数的圆检测方法

提出了一种利用一组几何特征参数对图像中的圆形进行检测的方法。对提取出的边缘进行多边形拟合,并对拟合后的多边形进行归一化处理,提取平移、旋转和尺度变换不变性的几何特征,计算相应的几何特征参数,将几何特征参数满足一定条件的形状识别为圆形。描述了该方法的具体步骤,并与随机Hough变换进行了对比实验。对合成图像和真实图像进行的实验结果表明,该方法具有较高的效率和实用性。     

面向高密度柔性集成电路封装基板的精密视觉检测算法

高密度柔性集成电路(IC)封装基板是电子组件的核心载体, 其制造过程中的刻蚀、显影等工艺需要严格的品质控制. 本文开发了一种融合金相显微镜与工业相机的成像视觉检测系统, 用于柔性IC封装基板的图像采集与品质控制. 针对显微成像视野小、易离焦等问题, 提出了一种基于中值的三元模式局部纹理快速自动对焦算法. 此外,针对高倍镜下柔性IC封装氧化缺陷分布不均匀问题, 引入微分几何工具, 利用曲率等几何特征提出了一种基于动态曲线演化的高精度表面氧化分布特征检测模型. 通过定性与定量的实验研究, 验证了两种算法在快速性和高精度方面的优越性能.     

二值图象的快速标记方法及其应用

连通区标记(Connected Components Labeling，CCL)是图象处理中的基础算法，是机器视觉和模式识别中提取目标、分析目标几何特征的常用方法。本文采用一种基于程的二值图象表示及基于树的标号合并的快速标记及图象几何特征分析方法，并给出其电级图象在线检测中的应用及与其它方法的比较，实验结果表明该方法是快速、有效的。     

基于边缘信息的图像去马赛克方法

提出了一种去马赛克方法,能够有效提高由低分辨率设备以及噪声干扰得到的马赛克图像的质量。主要基于经典的边缘及滤波算法,利用几何特征及概率思想将马赛克区域定位并去除。方法的实施能够明显提高放大图像的主观质量。进一步的研究工作将通过并行的技术提高运算速度,并重点关注减少系统资源的开销,从而降低方法部署的成本。