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重轨图像增强与边缘提取的关键技术 总被引:3,自引:2,他引:3
针对重轨图像两个边缘像素特征不一致,传统边缘算子检测法难以精确提取边缘的问题,提出了一种新的边缘提取方法.该方法利用灰度强对比度拉伸算法对重轨表面和背景进行差异化拉伸增强边缘信息,削弱背景信息.运用最大方差比算法选取增强后图像的最佳阈值实现二值化.最后,运用递归连通域标识法定位边缘像素坐标,完成图像分割.对随机选取的30幅图像进行分析表明:处理后的图像边缘灰度特征明显增强,有效地抑制了表面纹理及虚假边缘.重轨表面像素宽度波动减少到-0.64%~0.34%.离散预处理算法通过遍历寄存器全局数组,减少分割时间至10.165 s.该方法在抗干扰性、准确性及时效性等方面优于传统边缘算子检测法,适用于在线工业检测系统. 相似文献
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针对钢轨轧制精度有万能区多机架联合控制的特征,以钢轨断面轧制精度为目标,用优势区间控制算法实现各机架轧制参数输入范围控制。将生产现场轧制过程数据与钢轨断面检测数据建立对应关系,数据预处理后利用优势区间控制算法求出特定生产条件下的辊缝及轧制力的取值范围。实例证明,该模型能够减少主观因素的影响,对提高钢轨轧制精度具有重要实际意义。 相似文献
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