基于数学形态学的图像边缘提取方法

为了解决传统边缘提取算法边缘定位不精确、抗噪能力差的问题,提出了一种基于数学形态学的边缘提取算法。该算法首先利用了双尺度双结构的数学形态学对目标图像进行滤波降噪处理,以提高目标图像的信噪比,然后利用多尺度多结构的数学形态学对目标图像进行边缘提取。利用该算法在配置了OpenCV的Visual Studio对Lena图像进行仿真处理,并将其处理结果与Canny算法处理结果进行对比。实验结果表明,该算法抗噪性能优异,对含有噪声的图像边缘的提取清晰且流畅、细节丰富。     

基于形态学的木材缺陷检测

介绍了数学形态学灰度形态滤波方法,形态学多结构元素梯度边缘检测算法,给出对木材缺陷图像进行数学形态学运算处理后的图像实例.根据木材内部缺陷的特点,分析了结构元素的选取,提出了一种将数学形态学的灰度形态滤波和形态学双结构元素边缘检测有机结合的方法,对木材缺陷进行边缘检测.实验表明,该方法不仅提高木材内部缺陷检测的可靠性,...     

基于形态学的边缘检测研究

针对传统形态学边缘检测算子的局限性及适用范围,提出一种新的基于数学形态学的边缘检测方法,该方法在传统的形态学边缘检测算子上加以改进,是一种多尺度多结构元素相结合的形态学边缘检测方法.通过对实验图像的分析表明,在有效取得图像边缘的同时,对椒盐噪声和高斯噪声都有很好的抑制作用,是一种较好的改进算法,具有一定的实用性.     

基于形态学的MRI图像自适应边缘检测算法

为了在噪声环境下尽量多地检测出MRI(magnetic resonance imaging)图像的边缘细节,以满足医学临床诊断的特殊需求,提出一种基于形态学的医学图像自适应边缘检测算法.根据医学磁共振图像噪声的特点构造了一种基于形态学滤波特性的边缘算子,使用多方向结构元素实现了边缘的精确检测,并根据图像的灰度特征自适应地调整各方向结构元素检测结果的权值,最后合理地调整结构元素的尺寸大小.仿真实验结果表明,与经典微分边缘算子及常用形态学算法相比,该算法不仅具有很强的抗噪性能,而且能更有效地提取图像中不同方向的边缘信息.     

基于机器视觉和改进形态学边缘检测算法的钢球缺陷检测技术研究

为提高钢球表面缺陷检测的效率和准确性,设计一种基于机器视觉的钢球表面缺陷分拣系统。对钢球表面图像进行图像分割、平滑去噪和二值化预处理,获取钢球表面图像的准确信息,并采用改进的中值滤波算法去除噪声;利用小波变换和多尺度形态学融合算法进行钢球表面缺陷的边缘检测;通过该融合算法和其他算法的检测结果对比和客观数据评价,验证了本文所提算法能够有效保留图像真实细节,并满足钢球分拣系统的需求。     

基于颜色和数学形态学的木材缺陷检测研究

木材天然美丽的纹理、优雅的色泽使其在建筑、家具得以广泛应用,因此人们除对木材纹理特别注重外,对其颜色也近于挑剔.本文根据传统的分割方法、木材的特点、实际生产过程中时间短的的要求,提出了基于色差和数学形态学木质板材分割方法.在HSI空间中,重点选择对H分量和I分量先进行形态学边缘检测,不考虑其中过小的像素块,采用中值滤波将其清除,保留住准确的边缘图像,为此边缘检测以颜色模型的H分量为特征,然后再基于边缘信息进行区域生长.为了克服伪边缘(断边、毛刺等)缺陷,本文又利用边界信息自动选择种子点,以各区域边界为区域模型进行区域生长,最后得到分割结果,很好的分割出木材的缺陷部分.     

基于数学形态学的超声信号盲区内缺陷特征提取方法

利用高频聚焦超声技术检测金属材料内部缺陷时,由于超声探头存在盲区,无法对近表面的缺陷进行准确定位,从而难以对材料的性能进行有效评估。因此,提出基于数学形态学的超声信号盲区内缺陷特征提取方法。采用扁平结构元素对盲区信号进行形态滤波,在提取出缺陷的特征信号后,通过计算特征信号的累积能量,由此可以定位出缺陷的深度位置。在实测中,利用100 MHz的高频超声探头对冷轧镀锌板进行检测分析。以长度为30的扁平结构元素对超声信号做形态滤波,对距离冷轧镀锌板上表面288.5μm的缺陷进行定位,得到缺陷位置为距离上表面275.6μm,相对误差为4.5%。为进一步验证方法的有效性,与小波包分解重构方法进行比较,结果表明:利用数学形态学方法对缺陷的定位误差更小,同时还改善了超声B扫成像的效果,使得缺陷特征更加凸显。     

基于改进形态学梯度的齿轮边缘检测

经典的边缘检测算子算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子和Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理过程中不涉及变换,其原理是利用结构元素检测图像,并直接处理图像的特征信息。在形态学梯度的基础上,提出了一种基于改进形态学梯度的图像边缘检测算法,选取合适的形状以及尺寸的形态学梯度结构元素,并组合使用以检测出较理想的图像边缘信息。试验结果表明,该算法在含噪图像中能较好地保存图像边缘信息,有更好的定位精度和抗噪性。     

一种基于数学形态学的齿轮边缘检测方法研究

针对传统的边缘检测算法在提取齿轮边缘过程中存在的抗噪性较差的问题,对图像边缘检测中算法的抗噪性、边缘检测连续性和细节保留能力进行了研究,在对数学形态学的边缘检测算法进行归纳的基础上,提出了一种基于数学形态学的齿轮边缘检测方法。针对采集到的图片,利用最基本形态学操作组合,对齿轮锯齿边缘和内部圆环部分,分别使用了形态学填充和形态学连通域去噪,然后使用形态学边缘检测算子提取了边缘,最后将两部分边缘边缘相加,得到了最终齿轮边缘检测图;再对采集的齿轮图片加入了椒盐噪声,重复进行了边缘检测试验。研究结果表明:该算法能够检测出较好的齿轮边缘,在抗噪性、边缘检测连续性、细节信息保留等方面都有较大的提高。     

基于CV模型和数学形态学的木材表面缺陷分割方法

根据木材表面缺陷图像的特点,结合主动轮廓线模型的优点,应用CV模型对木材表面缺陷图像进行分割,并利用数学形态学对分割图像进行后处理.经实验验证,该方法能较完整的提取木材表面缺陷图像.     

基于非局部均值的带钢表面图像去噪

为了在去除图像噪声的同时更好地保留图像的细节信息,现利用非局部均值图像去噪方法,通过高斯加权欧式距离来衡量图像块之间的相似性,并对相似窗、搜索窗、滤波参数进行有效的选取,从而在有效去除图像中的噪声的同时更好的保存了图像的纹理和边缘等细节信息。通过主观评价与客观评价两种方法对该方法的去噪效果做出评价。实验结果表明,基于非局部均值的图像去噪方法相较于传统的图像去噪方法不仅能有效的提高信噪比,而且也更好的保留了图像的边缘和纹理等细节信息。     

热轧带钢还原冷轧后的表面及横截面形貌

对Q215热轧带钢试样进行还原处理后,利用四辊轧机对其进行五道次冷轧试验,采用扫描电镜对还原后及不同道次冷轧后试样的表面和横截面形貌进行了观察。结果表明:还原后热轧带钢表面出现的裂纹、气泡和气孔等缺陷在冷轧过程中得到有效消除,裂纹宽度减小并趋于闭合,但五道次冷轧后,带钢表面仍然残留裂纹痕迹,且裂纹间距增大;带钢表面脱碳层厚度逐道次减小,试样表面形貌得到改善,表面质量不断提高。     

钢带冲压件表面硬度不均匀原因分析

采用化学成分分析、金相组织检测及热处理等手段,对我公司生产的Q345热轧钢带产品硬度偏低及分布不均匀的原因进行了分析.结果表明:热轧钢带表面脱碳太深、脱碳量大是造成工件硬度偏低且不均匀的主要原因.     

基于Matlab的RBF网络的带钢表面缺陷的识别与分类研究

采用灰度直方图特征、灰度共生矩阵特征和小波变换特征相结合的提取方法,在提取特征向量的基础上,基于Matlab6.5环境下的神经网络工具箱,应用了兼顾识别速度与分类准确性的RBF神经网络分类器对带钢表面缺陷进行识别与分类,通过试验数据的分析,证明此算法可以作为高速生产线的带钢表面缺陷的实时检测优选方案.     

基于流面条元法的四辊热带钢连轧机整机仿真

用流面条元法分析带材的三维塑性变形，用影响系数法分析辊系的弹性变形，将二者联立，组成板形和板凸度的分析和计算模型，对1450mm四辊热带钢连轧机的轧制过程进行了仿真，仿真结果与实测结果吻合良好，为四辊热带钢连轧机板形分析与控制的仿真提供了模型和方法。     

工艺润滑对带钢表面清洁度的影响

分析了影响带钢表面清洁度的各种因素,包括乳化液类型及性能参数、乳化液系统和轧制的工艺参数.介绍了轧后带钢表面残油、残铁含量的差重测量法,并采用差重法测量评定了某轧后带钢表面清洁度,计算了其表面残油、残铁含量,提出了提高乳化液润滑性能和优化乳化液系统的措施,从而改善了带钢表面清洁度.     

基于显微镜的磨粒表面形貌的测量

介绍了在普通的光学显微镜下,对物体表面进行测量的方法。主要介绍了三维重构硬件组成和三维重构原理,并以球形磨粒为例进行三维信息的采集和重构,最后对重构的图像的漏洞进行补救,得到效果比较好的磨粒三维图形。     

冷轧带钢表面缺陷信息混合推荐算法研究

为解决冷轧带钢表面缺陷信息量大,目前其信息归类、传送仍处于半自动化或离线的状态而造成专家用户接收缺陷信息延迟、产品缺陷影响持续扩大等问题,论文采用一种建立在冷轧带钢表面缺陷信息特点上的混合加权推荐算法,该算法使用加权组合方法将基于内容和基于协同过滤的推荐算法进行混合,避免了单一算法的信息数据解析受限、冷启动等问题。通过案例分析、与其它算法结果的对比,验证混合推荐算法对冷轧带钢表面缺陷信息推荐的适用性好、精准度高。