基于霍夫变换的管子管板焊缝图像的缝隙检测算法

在管子管板焊缝图像检测中,探测器是由小成像板拼接而成,导致采集到的成像图像中存在缝隙。因此,利用成像图进行缺陷检测之前,需要将图像中的缝隙检测出来。为此,本文提出了一种基于霍夫变换的焊缝图像缝隙检测算法,研究了在直线缝隙检测前的预处理过程,包括利用中值滤波方法去除图像噪声,利用Canny边缘检测方法检测图像边缘。最后,着重研究了提取所需缝隙,剔除无效的成像板轮廓的算法。实验结果表明,该方法能正确的检测出直线缝隙区域,取得了比较理想的检测效果。     

安全玻璃碎片的检测与识别

碎片状态试验是安全玻璃强制检验的内容之一。将数字图像处理技术应用于玻璃碎片的检测和识别中,主要是为了得到玻璃碎片的形状、尺寸和数量。根据玻璃碎片图像的特点,提出了一种基于边缘检测的图像分割方法,首先进行玻璃碎片缝隙线检测,对传统边缘检测获得的不连通的缝隙线进行了补充和去噪处理,得到与原始图像基本吻合的较粗的缝隙线;然后通过求距离函数并灰度重建、倒置,实现了碎片的容凹处理,进而进行图像分割,完成了玻璃碎片的识别,得到碎片数量以及像素宽度为1的缝隙线。实验结果显示,该算法能准确地刻画玻璃碎片的缝隙线,正确地划分碎片区域。用计算机处理玻璃碎片数字图像可以节省人力,提高检验准确性。     

飞机铆接结构缺陷的远场涡流检测技术研究

飞机机身铆接结构中缺陷的检测评估是目前航空和无损检测领域中的研究难点.远场涡流检测技术因其不受集肤效应的限制从而可以实现对大厚度构件的检测.设计了一种激励线圈带多层屏蔽结构的传感器模型,在非磁性金属平板构件上实现了远场涡流现象.采用旋转式扫描的检测方法对铆接结构中缺陷进行检测,结果表明,检测线圈在经过缺陷正上方时其相位出现极小值,并且该极小值与缺陷深度之间存在线性关系,从而验证了将远场涡流检测技术应用于铆接结构中缺陷检测的可行性.     

闸瓦磨耗的图像检测方法

本文研究了火车运行过程中获得的闸瓦图像的识别、磨耗的自动检测方法。根据图像中车轮踏面与闸瓦之间存在弧形缝隙的特征,提出了闸瓦磨耗的图像检测方法。实验结果证明,该方法识别率高、鲁棒性好、检测精度高、执行速度快,能够满足实际检测要求。     

基于改进SIFT特征点匹配的图像拼接算法

基于传统SIFT方法和图像像素加权平滑融合的思想,提出了一种改进SIFT特征点的图像拼接方法;该方法首先利用Canny边缘检测算法获得图像的边缘点坐标,通过和SIFT算法关键点坐标进行对比,去除不稳定响应点;其次通过K-L变换降低算法复杂度,对得到的匹配点对,使用RANSAC算法进行提纯,计算投影变换模型参数;最后使用渐入渐出的加权融合算法平滑图像,消除图像之间的拼接缝隙;该算法的可行性和有效性通过实验结果可以得到证明。     

改进暗通道先验的低光照缝隙图像增强算法

针对工业环境中缝隙图像由于低光照而产生的模糊不清和对比度低等问题,提出一种基于改进暗通道的缝隙图像增强算法.首先将输入图像进行滤波并反转;然后采用改进的暗通道估算大气光值和初始透射率,利用引导滤波和中值滤波优化初始透射率,达到平滑图像和保持边缘的目的;最后将增强后的反转图像反转,实现低光照缝隙图像增强.实验结果表明,该算法能够有效地改善低光照缝隙图像的感知质量.     

一种改进的Harris角点图像拼接算法

主要研究图像拼接的优化问题,针对传统的Harris角点检测算法进行了改进。避免了角点响应函数中的k 值和检测过程中的阂值T的选取对角点检测带来的影响。在图像拼接过程中通过NCC对图像进行配准,采用加权 平均法对拼接后的图像进行融合并消除拼接缝隙,从而提高了运算的速率。为验证其有效性,该算法被应用于一个图 像拼接的实例中,仿真结果表明,该算法缩短了图像拼接所消耗的时间,提高了图像拼接的精度和效率,能够达到无缝 拼接的效果,具有良好的实用性。     

基于尺度空域相关性的图像边缘检测

根据小波分析多尺度空间的相关性,在模极大值边缘检测的基础上提出一种新的图像边缘检测方法.该方法不需要对图像进行预处理就能较精确的检测出图像的边缘.取相邻尺度的小波系数相乘进行相关计算,在抑制噪声的同时提高边缘的定位精度.方法快捷,算法简便,克服了直接对图像进行模极大值边缘检测造成的误差.实验结果表明,该方法得到了满意的效果.     

铆钉薄板特征孔几何参数双目视觉测量方法研究

为实现立式铆钉机与小型半自动化送料装置的一体化,提高铆接效率和质量,提出了一种基于双目视觉的铆钉薄板几何参数测量方法。采用形态学边缘提取算子、改进的Hough变换提取并分割待铆接薄板图像,进行目标区域孔提取、圆度判别,采用质心法获取目标孔图像坐标并用以"回"字形式的位置约束方法对特征点匹配,根据双目原理计算目标孔的三维坐标。实验结果表明:所提方法能精确地将铆接薄板与复杂的背景分离,匹配率达100%,可精确地计算出圆心坐标,与实际圆孔中心绝对平均偏差为0. 258 7 mm,满足铆接行业精度要求。     

数学形态学的纹理图像分割方法

一幅图像往往包含许多区域,但在对图像的理解和分析时,往往只需要其中的某个部分.因此,为方便使用常需要对目标区域进行提取.从目标区域的整体纹理特征出发,根据纹理特征的不同多次使用数学形态学的基本运算,从而达到图像区域分割的方法.该方法通过一幅具有多种纹理图案的图像为例验证了方法的可行性和有效性.运用canny算子对该图像进行边缘检测,从检测的结果可看出,该方法优于基于边缘检测的图像分割方法.