超声相控阵用于无损检测的一种新方法

基于超声相控阵技术的无损检测在工业上已经得到广泛应用,相控阵技术的最大优点就是能快速控制和聚焦阵列换能器发射的辐射声束,根据换能器参数设置的不同,辐射声束也会随之改变。所研究的超声相控阵检测系统,对实时信号进行高速采集,将全部22个晶片发射和接收的信号进行存储,并通过检测系统数据处理软件将所存储数据处理,改善了信噪比,提高了横向和纵向分辨率,完成了被检测处的B扫描成像。实验证明：检测系统在工业无损检测方面有较好的应用前景。     

基于Tent映射CPSO和车牌纹理特征的车牌定位

针对现有车牌定位算法定位准确率不高和速度慢等问题,结合车牌纹理特征,提出了一种基于Tent映射混沌粒子群(CPSO)的车牌精确定位算法.首先用基于二维直方图区域斜分的OTSU方法对车牌图像做二值化处理;接着使用三组一维滤波器获取其二值纹理特征向量.然后利用基于Tent映射CPSO快速准确的全局搜索能力,结合二值纹理特征向量构造适应度函数,并引入车牌纹理的一致性度量作为判决条件,找到车牌区域的最佳定位参量.最后,与基于遗传算法(GA)和基本粒子群算法(BPSO)的定位方法进行了比较.实验结果表明,该方法适应性强,定位效果较好,运行时间更短.     

基于视觉的液晶屏/OLED屏缺陷检测方法综述

液晶屏（liquid crystal display,LCD）和有机发光半导体（organic light-emitting diode,OLED）屏的制造工艺复杂,其生产过程的每个阶段会不可避免地引入各种缺陷,影响产品的视觉效果及用户体验,甚至出现严重的质量问题。实现快速且精确的缺陷检测是提高产品质量和生产效率的重要手段。本文综述了近20年来基于机器视觉的液晶屏/OLED屏缺陷检测方法。首先给出了液晶屏/OLED屏表面缺陷的定义、分类及其产生的原因和缺陷的量化指标;指出了基于视觉的液晶屏/OLED屏表面缺陷检测的难点。然后重点阐述了基于图像处理的缺陷检测方法,包括介绍图像去噪和图像亮度矫正的图像预处理过程;考虑到所采集的液晶屏/OLED屏图像存在纹理背景干扰,对重复性纹理背景消除和背景抑制法进行分析;针对Mura缺陷边缘模糊等特点,总结改进的缺陷分割方法;阐述提取图像特征并使用支持向量机、支持向量数据描述和随机森林算法等基于特征识别的缺陷检测方法。接着综述了基于深度学习的缺陷检测方法,根据产线不同时期的样本数量分别总结了无监督学习、缺陷样本生成、迁移学习和监督学习的方法,其中无监督学习从基于生成对抗网络和自编码器两个方面进行阐述。随后梳理了通用纹理表面缺陷数据集和模型性能的评价指标。最后针对目前液晶屏/OLED屏缺陷检测方法存在的问题,对未来进一步的研究方向进行了展望。     

基于最小一乘背景预测的红外小目标检测算法

本文提出了一种基于最小一乘背景预测的红外小目标检测算法.首先在建立最小一乘准则背景预测模型的基础上,根据最小一乘估计的性质,应用线性规划的方法解决最小一乘估计中极值的选取问题;然后将原始图像与预测图像相减得到预测残差图像;最后利用基于二维指数熵的图像阚值选取快速算法进行分割.文中给出了实验结果与分析,并与基于最小二乘背景预测的检测算法作了比较.实验结果表明,本文提出的算法具有更高的检测概率,优于基于最小二乘背景预测的检测算法.     

改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法

常用的灰度级-平均灰度级二维直方图存在错分,导致二维Otsu法阈值分割结果不够准确;其快速迭代算法搜寻最佳阈值时避免了穷举搜索,但仍需遍历整个解空间.为此,提出了一种改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法.采用灰度级-梯度直方图及其区域划分方法,导出了基于该直方图区域划分的Otsu法阈值分割快速迭代算法公式;在实验结...     

基于视觉的车道线检测方法研究进展

车道线检测作为智能驾驶领域的关键技术,在车道偏离预警(LDW)和车道保持(LK)、车道变换(LC)和前向碰撞预警(FCW)、自适应巡航控制(ACC)等先进驾驶辅助系统(ADAS)中发挥重要作用。利用视觉的方法在车道线检测技术研究中占据主导地位,也是未来的发展方向。综述了近二十年来利用视觉的车道线检测方法的研究进展。首先简述了车道的分类及其特征,阐明了车道线检测的一般流程及面临的挑战;重点阐述了检测车道线的基于特征、基于模型、基于学习及其他方法的检测原理,评述了其优缺点并进行了分析与比较;随后介绍了车道线检测的常用数据集及性能评估指标;最后针对车道线检测方法目前存在的问题,对进一步的研究方向进行了展望。     

结合无下采样Shearlet模极大值和改进尺度积的有噪图像边缘检测

为从噪声污染的图像中提取出更为清晰、连续的边缘,进一步改善边缘检测效果,本文提出了一种基于无下采样Shearlet模极大值和改进尺度积的边缘检测方法。首先对含噪图像进行多尺度、多方向无下采样Shearlet变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST),得到图像在NSST域的高频系数;然后选取相邻的两个较大尺度的高频系数进行改进的尺度积运算,并经NSST模极大值处理得到边缘二值图像;最后使用区域连通方法去除二值图像中的孤立点,得到准确的边缘图像。大量实验结果表明,与小波模极大值、小波尺度积、基于无下采样Contourlet变换(Non-subsampled Contourlet Transform,NSCT)模极大值和尺度积、NSST模极大值等4种边缘检测方法相比,本文提出的方法具有更强的抗噪能力,且有效地避免了纹理的影响,检测出的边缘完整清晰,连续性好。     

基于SIFT和NMF-SVD的NSCT域抗几何攻击水印算法

为了进一步提高水印算法的鲁棒性,提出了一种在无下采样Contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)域中利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征点进行几何攻击校正,并结合非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的图像抗几何攻击水印算法。该算法首先对RGB宿主图像进行两层NSCT并分别提取低频部分的红色分量和蓝色分量;然后充分利用非负矩阵的线性无关性和稀疏性以及奇异矩阵的稳定性,对蓝色低频分量进行水印的嵌入;最后利用红色低频分量的SIFT特征点信息对宿主图像进行几何攻击校正,恢复水印的同步信息后再提取水印。大量的实验结果表明,该算法在保证不可感知性的前提下,对于常规图像处理具有更好的鲁棒性能,并能有效地抵抗各类几何攻击和组合攻击。     

液晶显示温度场的数字图象处理

本文提出了一种运用数字图象处理技术对胆甾型液晶显示温度场图象进行自动处理和分析的方法,包括噪声平滑、二值化、细化、定位与叠加等步骤。整个过程已用软件实现,实验结果是令人满意的。     

二维直方图区域斜分阈值分割及快速递推算法

指出了二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,即通过4条平行斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并采用与主对角线垂直的斜线进行阈值分割;然后导出了基于二维直方图区域斜分阈值选取的公式及其快速递推算法;最后给出了分割结果和运行时间,并与Otsu快速算法进行比较.结果表明二维直方图区域斜分方法可以运用于几乎所有的基于二维直方图的阈值分割,使分割后的图像内部均匀,边界准确,抗噪更稳健,同时其运行时间大幅减少.