体育专项辅助跳远器械磨损程度检测方法研究
采用目前方法对体育专项辅助跳远器械的磨损程度进行检测时,获取的器械磨损表面图像的质量较差,导致方法存在图像清晰度低和检测精度低的问题。提出体育专项辅助跳远器械磨损程度检测方法,采用傅里叶变换方法和滤波法在时间序列理论的基础上获取体育专项辅助跳远器械的表面图像,通过中值滤波方法对器械表面图像进行去噪处理,结合直方图均匀化方法提高表面图像的视觉效果,强化边缘信息。利用Daubechies紧支正交小波基对体育专项辅助跳远器械表面图像进行小波包分解处理,提取器械表面图像的磨损特征,根据提取的特征实现体育专项辅助跳远器械磨损程度的检测。实验结果表明,所提方法的图像清晰度高、检测精度高。
图书馆自动寻物机器人移动轨迹智能检测与跟踪研究
为了对寻物机器人移动轨迹进行检测与有效跟踪,助力图书馆机器人精准寻物,设计了图书馆自动寻物机器人移动轨迹智能检测与跟踪方法。首先采集机器人移动图像,对其进行去噪处理,通过色调直方图折叠法分割机器人移动图像,使用Canny算子检测图像边缘;然后利用圆检测方法检测机器人姿态信息,通过变形梯形波信号控制机器人驱动器,使机器人移动的姿态信息在阈值范围内,完成机器人移动轨迹跟踪。实验结果表明该方法具有较好的图像预处理及分割效果,可有效检测与跟踪控制图书馆自动寻物机器人移动轨迹,使其按期望轨迹行进。
基于旋滤波的散斑干涉图预处理方法
介绍了旋滤波算法中窗口大小变化对滤波效果的影响,得出旋滤波的窗口应该取在约1/4条纹宽度的结论。处理了大散斑噪声的干涉图,发现窗口尺寸必须超过散斑尺寸才能得到比较好的滤波效果。确定了旋滤波算法应用的范围是大于散斑尺寸,且在1/4条纹宽度处比较合适。针对滤波后条纹对比度降低的问题,使用灰度拉伸的方法进行对比度增强。
图像增强技术在超声成像检测中的应用
研究图像增强技术在粗晶材料超声成像检测中的应用。为了克服粗晶材料检测时噪声对成像质量的影响 ,利用中值滤波的快速算法和小波变换的分解重构算法来降低噪声的干扰 ,提高超声图像增强技术的实用性。实验结果表明 :在粗晶材料超声成像检测时采用这两种算法能够得到高质量的超声检测图像
数字射线图像降噪中的非线性滤波方法
阐述了几种常用于数字射线成像信息处理的非线性滤波降噪法,包括中值滤波、同态滤波、小波降噪和形态滤波法.并通过试验进行了分析比较,得出各种方法的优缺点及适用场合.介绍了一些较新颖的降噪方法,为处理射线检测图像提供一个参考依据.
基于机器视觉的全自动定值灌装系统
研发出一种基于机器视觉的全自动定值灌装系统,采用CCD摄像机和图像采集卡采集图像,运用图像二值化、中值滤波及模板匹配等技术计算出桶口中心坐标,步进电机驱动二自由度移动平台,带动喷枪移动到桶口上方,实现桶口的自动定位。
基于机器视觉的SOP贴片元件的定位检测方法研究
为了提高SOP类贴片元件的贴装效率,提出一种基于机器视觉的定位识别检测方法。针对SOP类封装贴片元件的成像特点,采用中值滤波代替Canny算子的高斯滤波进行图像边缘检测,以便达到更好的去噪效果;根据一定的轮廓周长和面积为限制条件剔除干扰轮廓和引脚轮廓的根部,只保留引脚足部的轮廓;通过计算中心矩的方法得到引脚足部的中心坐标,采用邻接矩阵和改进的最小二乘法相结合的方法计算出元件的偏转角度。该方法简单有效、运算量少、稳定性高。实验结果表明:该算法在保证SOP类元件高精度定位的同时,也能够实现高效率的贴装。
贝塞尔曲线插值下的聚焦形貌恢复
聚焦形貌恢复性能提升的关键在于噪声序列图像的预处理以及初始深度值的连续化处理。通过对图像噪声类型识别理论及逼近技术的深入研究分析,实现了一种高精度的聚焦形貌恢复算法。该方法从含噪图像灰度直方图分布特性入手,在对序列图像未知噪声进行初步判断后,决定采用中值滤波进行图像预处理以减少噪声干扰;根据聚焦评价函数曲线特性,利用参数化的三次贝塞尔-伯因斯坦多项式对初始深度值进行插值处理,通过最值搜索方法得到插值曲线的峰值位置,进而实现深度值的精确估计。对不同表面特征,不同材质的实体对象进行形貌恢复实验,结果表明提出的方法兼具恢复的高精度性及有效性。
基于改进模板匹配的偏心桶加注口视觉定位系统
采用改进模板匹配和最小二乘法对偏心桶加注口进行视觉定位。首先通过阈值分割和中值滤波对桶口图像进行预处理,然后通过改进的相关系数法进行模板匹配,获得要识别区域,减小运算量。最后通过最小二乘法得到偏心桶加注口的圆心坐标。实验结果表明,该方法的精度能达到工业要求,相比传统Hough变换,实现了检测的实时性。
基于中值滤波的混凝土泵压力滤波方法研究
分析了混凝土泵工作原理和混凝土泵主油缸压力特性。基于中值滤波原理编写了Matlab滤波程序,对混凝土泵压力测量信号进行滤波。结果表明:采用中值滤波可以有效去除混凝土泵主油缸压力测量信号中的噪声,能明显改善信噪比。