Automatic Channel Detection Using DNN on 2D Seismic Data

Geologists interpret seismic data to understand subsurface properties and subsequently to locate underground hydrocarbon resources. Channels are among the most important geological features interpreters analyze to locate petroleum reservoirs. However, manual channel picking is both time consuming and tedious. Moreover, similar to any other process dependent on human intervention, manual channel picking is error prone and inconsistent. To address these issues, automatic channel detection is both necessary and important for efficient and accurate seismic interpretation. Modern systems make use of real-time image processing techniques for different tasks. Automatic channel detection is a combination of different mathematical methods in digital image processing that can identify streaks within the images called channels that are important to the oil companies. In this paper, we propose an innovative automatic channel detection algorithm based on machine learning techniques. The new algorithm can identify channels in seismic data/images fully automatically and tremendously increases the efficiency and accuracy of the interpretation process. The algorithm uses deep neural network to train the classifier with both the channel and non-channel patches. We provide a field data example to demonstrate the performance of the new algorithm. The training phase gave a maximum accuracy of 84.6% for the classifier and it performed even better in the testing phase, giving a maximum accuracy of 90%.     

基于SPOT-5多光谱影像的矿区塌塘水体提取方法研究

针对基于遥感影像的水体提取方法存在水体提取不完整和误提的现象,提出了一种基于SPOT-5多光谱影像的矿区塌塘水体提取方法。在利用波段合成增加一个可用波段的基础上对已有的水体提取方法进行适当的改进,并基于决策树分类器和改进后的方法进行矿区水体的四级提取,保证了水体提取的完整性,同时减少了误提率;最后利用实测数据对水体提取的精度进行了评定。试验结果表明,基于决策树分类器的水体提取方法具有较高的精度,能满足矿区实际应用的需要。     

高灰度级TFT-LCD显示系统的实现

提出了一种以FPGA为核心控制器的高灰度级TFT-LCD显示系统的设计方案。该系统采用幅值-帧速率控制调制-空间混合灰度调制方法,首先将10 bit的R、G、B信号分割成高8 bit数据和低2 bit数据,低2 bit数据经过空间处理后平均分到4个相邻的8 bit数据上,然后把这8 bit数据继续分割成高6 bit数据和低2 bit数据,其中高6 bit数据用于幅值调制,低2 bit数据用于帧速率控制调制,从而实现1 024个灰度等级显示。试验结果表明,该系统具有良好的显示效果和较高的显示灰度等级。     

煤矿监控图像增强算法的分析与实现

针对煤矿井下粉尘多、光照差的恶劣环境使得矿井监控图像偏暗、对比度低、视觉效果差的特点,提出了一种基于小波变换和模糊理论的图像增强算法。该算法选择小波变换为工具分解图像,应用新的模糊隶属度和增强算子对高频信息进行模糊处理,利用直方图均衡化对低频信息进行处理,最后对图像进行重构。处理结果较好地增强了图像细节信息,从整体上改善了图像效果。     

ACS运动控制器运动实时暂停功能的实现方法

提出了一种ACS运动控制器运动实时暂停功能的实现方法。该方法通过将大的程序段按时间细分成细小段轨迹运动程序,然后在各细小段轨迹运动程序之间加入条件控制语句,使各细小轨迹运动程序段逐条载入到运动命令队列中,从而有效控制整个程序的运行,实现运动实时暂停功能。该方法已在基于ACS运动控制器的卷簧机数控系统中得到应用,取得了理想的运动实时暂停效果,且未出现明显的累积误差。     

强力输送带接头识别算法

针对现有的强力输送带故障实时检测方法存在故障定位困难的问题,以接头为基准参考点,提出了一种基于图像处理技术的强力输送带接头识别算法。该算法根据接头点的特征,把接头点用一个数值表示出来,并根据这个数值,以一种简单的方式区分出上、下接头点;然后根据接头的特征,并通过修改最长公共子序列算法的匹配方式,对接头进行识别。实际应用表明,该算法精度高、速度快,可有效识别强力输送带的接头,满足了强力输送带故障检测中接头定位的要求。     

基于计算机视觉的油封尺寸检测系统设计

针对油封的大批量、多品种、流水线作业的生产特点以及"零废品率"的检测要求,利用机器视觉检测和计算机图象处理技术,研究开发了适应大批量生产和在线实时检测的油封尺寸机器视觉检测系统;建立了系统软硬件结构,分析了系统的组成和工作原理及工作过程,并对图像处理算法进行了设计;系统标定后的实验检测结果证明,该检测系统能实现产品100%检测的生产目标,具有非接触、在线实时、精度适中、成本低等特点,具有较好的生产通用性。     

一种基于特征点匹配的图像拼接方法研究

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法;在特征点提取阶段,尺度不变的特征变换方法 (SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保持不变的优点,文章采用了改进的SIFT特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用改进的RANSAC算法对特征点匹配对提纯;最后用加权平均法实现拼接图像的融合;实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性,拼接精度可以达到亚像素级。     

通用视觉检测设备的专家在线平台设计

针对视觉检测设备在复杂的生产环境下存在图像处理参数设置问题,设计了一套B/S架构的通用的专家在线平台,通过在原有的视觉检测平台上增加一个普通的USB摄像头及相应的应用软件,并通过网络将出现的新问题的图像实时传输给生产厂家或外部专家,由专家通过浏览器设置合理的图像处理参数,平台综合了数据协同、远程培训等功能,达到了远程解决问题的目的。     

基于DVI接口的图像总线控制系统

设计了一种基于DVI接口的高速图像采集控制系统。该系统能够稳定采集Camlink接口的高速CCD传输的数字信号,并能提供一路DVI接口高清显示和一路PAL制式复合视频。系统可与上位机通过CAN总线实现数据交互,并提供数字视频信号给压缩存储单元和图像处理单元。系统硬件结构简单,工作稳定可靠,能够广泛应用于图像处理领域。