关键词： 《西夏文大藏经》   修复   图像处理与分析  

摘要： 见于文献著录的馆藏《西夏文大藏经靡画断片》均已残损断裂,不能作为修复时断片拼合的依据。通过文献调查,借助“中华古籍资源库”的线上资源,寻找到同一版本的国家图书馆藏《经律异相》卷第十五和《悲华经》卷第九靡画。利用CAD和PS软件通过计算机辅助技术将图像进行模拟拼合,并制作质子,作为实际修复中断片拼合的依据。计算机辅助古籍残片修复,有助于断片的精准拼对,期待数字化、智能化等现代技术能在古籍修复实践中得到有益的应用。

关键词： 图像处理软件   非致命武器   高压气瓶   供弹方式   对准目标   摄像机   防暴弹药   可折叠  

摘要： Smart ProtectoR-303T非致命武器是在FN公司之前生产的FN 303非致命弹药发射器基础上改进而成的。其基本结构与FN 303相同,供弹方式及发射的防暴弹药也与FN 303相同,仍采用高压气瓶提供发射动力,不同之处是换用可折叠及伸缩的雪地靴枪托。其为单独使用型,不再下挂在步枪下方使用。另外,机匣顶部的皮卡汀尼导轨上安装有光电处理器,包括一个摄像机和图像处理软件,当摄像机对准目标的头部时,处理器能自动发出声光警告。

关键词： YOLO算法   深度识别   红外图像   目标检测  

摘要： 阐述运用YOLOv5算法,通过自定义输电线路红外图像数据集、模型训练和结果分析,验证YOLOv5算法,可以实现图像中的线路和绝缘子识别。全类别平均正确率为0.84,证明优化有效。

ISBN: (纸本)9787301345825

ISBN: (纸本)9787115624314

摘要： 近两年来,AI技术在图像生成领域取得了显著的发展。这种技术的趋势也在国际摄影展中体现。许多参展作品都充分利用了AI技术的优势,展现出了独特的艺术魅力和创新价值,推动了摄影艺术的发展和进步。AI技术,一方面通过深度学习和算法优化,能够自动生成高质量、具有创意性的图像。这些照片不仅具有高度的艺术性,而且能够呈现出人类难以捕捉的细腻情感和场景。另一方面,也在图像修复、增强和风格迁移等方面发挥着重要作用。通过AI技术对照片进行修复和增强,可以去除照片中的瑕疵和噪点,提高照片的整体质量和观感。同时,还可以将不同的风格元素融合到一张照片中,创造出独特而富有创意的艺术效果。

关键词： 火焰稳定性   火焰监测   图像处理   光谱分析   燃煤火电厂  

摘要： 为满足日益严格的节能减排标准,对不同类型燃烧器与燃料的火焰监测与稳定性测量变得至关重要。由于在工业燃烧系统中普遍存在燃烧器配置及燃烧条件非最优、低质燃料的使用、燃料种类变化频繁以及需要更高运行灵活性等多种问题,炉膛火焰难以长期维持稳定。火焰不稳定会导致许多燃烧问题,例如炉膛振动、燃烧效率低、氮氧化物排放高,甚至炉膛熄火。对火焰稳定性的定量测量不仅能够改善燃烧系统性能、降低污染物排放和优化燃烧系统运行,还能加深对火焰稳定特性的理解与认识。现有基于数字图像处理的火焰稳定性测量方法大多利用火焰某种特征,从单一角度反映火焰稳定状态或稳定性变化。也存在测量方法融合了多角度的特征参数,但没有对参数是否应该被融合及融合时的权重分配进行研究。两种类型方法的局限性导致它们通常只适用于特定燃烧条件,并且结果难以反映真实的火焰稳定性。利用火焰光谱和自由基已实现了对多种重要化学反应的探究,但进一步应用于火焰稳定性的测量目前仍缺乏相关科学研究。 火焰特征参数的波动程度与化学反应的稳定发生程度反映了火焰的稳定情况。基于上述原理,本研究提出基于数字图像处理和光谱分析的两种火焰稳定性测量方法,在实验室条件下验证两种方法的有效性,并进一步探究图像方法在多个火电厂中对炉膛煤粉火焰稳定性测量的有效性。深入研究了多种燃烧条件下的火焰参数特征与稳定特性。本文的主要研究内容如下: (1)建立评估基于数字图像处理火焰稳定性测量方法有效性的参考源。火焰稳定性受多种因素共同影响,且为相对测量值没有统一度量标准,因此需要参考源作为基准以评估火焰稳定性测量方法的有效性。评估LED(发光二极管)和卤素灯泡作为参考源的可行性。LED和卤素灯泡发光因固有材料特性分别与稳定火焰的两个最重要发光特征一致,因此两种稳定火焰被模拟。控制卤素灯泡发光频率和时间模拟变化的火焰稳定性。通过对比甲烷火焰、LED和卤素灯泡的发光光谱,确定两种灯泡在可见光范围内与火焰有着相似的光谱特征。利用火焰稳定性测量方法对两种灯泡的发光稳定性进行测量,对比灯泡发光稳定性结果与发光材料特性实现对测量方法有效性的验证。实验结果表明,基于稳定指标结果,LED和卤素灯泡发光稳定,LED相比卤素灯泡发光更加稳定,卤素灯泡的发光随时间(0-5分钟)和闪烁频率(10、20和30Hz)的增加逐渐稳定。两种灯泡发光稳定性测量结果与固有发光特性一致,证明了火焰稳定性测量方法的有效性,以及两种灯泡作为参考源的可行性。 (2)提出基于数字图像处理的燃烧器火焰稳定性测量方法。从火焰图像中识别并提取多种火焰特征参数。基于参数的统计分析学特征,得到参数变化率从而建立起参数波动与火焰稳定性的定量关系。通过参数变化率与火焰闪烁频率的相关性分析与不同参数之间的变化率比较,确定包含较多火焰稳定性信息的有效参数。基于特征参数波动尺度,确定有效参数融合时的权重分配。融合有效特征参数得到火焰稳定指数实现火焰稳定性的定量测量。实验结果表明,当量比0.36-2.17预混甲烷火焰和十种生物质火焰的稳定指数与闪烁频率相关系数均大于0.89,验证了稳定指数方法的有效性。此外,相比闪烁频率,稳定指数对火焰稳定性的变化更加敏感,量化所需的数据长度更短,且指数数值对应着明确的火焰稳定性。利用其它常见方法测量甲烷火焰稳定性,本研究提出方法的结果更为可靠。 (3)提出基于光谱分析的燃烧器火焰稳定性测量方法。利用相机和光谱仪分别采集火焰根部图像和光谱信号。基于光谱的统计分析学特征,得到波长光通量变化率从而建立光子数量波动与火焰稳定性的定量关系。通过光通量变化率与火焰根部闪烁频率的相关性分析,确定包含较多火焰稳定性信息的有效波段及分布,明确特征和非特征自由基与火焰稳定性的关系。融合有效波段得到火焰稳定指数以测量火焰稳定性。实验结果表明,在甲烷流量0.5-0.8L/min,空气流量5-10 L/min的燃烧条件下,基于光谱分析的稳定指数与闪烁频率相关系统均大于0.92,与基于图像处理的稳定指数相关系数均大于0.86,验证了基于光谱分析火焰稳定性测量方法的有效性。基于光谱和图像的两种方法利用不同火焰稳定性信息从而有着各自的优势。此外,相比存在特征自由基的280-560 nm波长,560-980 nm波长光通量变化率包含更多的火焰稳定性信息。 (4)基于本研究提出的图像处理火焰稳定性测量方法,研发火焰监测系统,对多个火电厂煤粉火焰稳定性测量以验证方法的有效性。火焰监测系统由成像系统、风冷却系统和图像处理与分析系统组成。该系统在300MW和600MW四角切圆燃煤和对冲燃煤锅炉中应用,对机组常规运行、升负荷、降负荷和停机过程中的火焰进行监测。实验结果表明,火焰监测系统可实现对电厂炉膛火焰的有效监测,火焰稳定指数能够实现不同机组功率下火焰稳定性的有效测量,且测量结果很好地反映了功率平稳

关键词： MATLAB图像处理   卷烟生产   烟支刺破缺陷   缺陷识别  

摘要： 在卷烟生产过程中，由于生产过程控制、设备磨损、烟丝质量等因素，烟支极易产生刺破缺陷，对烟支刺破缺陷进行识别非常重要。本文利用MATLAB图像处理技术对采集的烟支刺破缺陷图像进行缺陷识别。首先进行灰度化、滤波、增强等预处理，然后对预处理后的缺陷图像进行二值化分割，再去除小面积的二值化区域，实现烟支刺破缺陷区域的定位，接着，使用形态学孔洞填充方法填充刺破缺陷，并将填充前后的图像进行差分运算，最后再用边缘检测对刺破缺陷进行边缘标记，从而识别出烟支刺破缺陷。通过对多种烟支刺破缺陷样本进行缺陷识别验证，结果表明，该方法能较好地识别出烟支烟棒不同位置轻微和严重的刺破缺陷，具有一定的实际应用价值。

关键词： 原子力显微镜   形态分析   快速扫描   图像处理   深度学习  

摘要： 原子力显微镜(Atomic Force Microscopy,AFM)是一种扫描探针显微镜,相较于其他显微技术,AFM不仅具有原子级分辨率和三维成像能力,同时对工作环境和样品导电性没有苛刻的要求,因此在生物医学和纳米材料等领域得到了广泛的应用。基于AFM的形态分析是指对被测样品形状、尺寸、分布等参数的测量和分析,在表征样品特性方面起着非常重要的作用。使用AFM对被测样品进行形态分析的流程主要包括AFM扫描成像、图像预处理、目标分割和形态分析这几个步骤。其中,AFM扫描成像是后续流程得以顺利开展的前提和基础。但是受制于AFM特殊的成像机制,获得一幅高质量图像往往非常耗时,限制了基于AFM快速形态分析的实现。另一方面,受垂直漂移、虚假斜坡等因素的影响,获得的AFM图像往往会不可避免地出现畸变和伪影,影响AFM成像精度以及后续处理流程。最后,目标分割的精度对形态学分析有着重要的影响,不精确的分割结果可能会导致完全相反的结论。目前的AFM图像分割方法基本还停留在传统阶段,鲁棒性差、往往需要大量调参并且难以实现精确分割。 因此,本论文围绕被测样品形态分析这一主题,针对流程中每个环节存在的关键问题和难点,并考虑已有方法存在的不足,分别设计了快速扫描算法、图像畸变校正算法、图像分割算法,解决了流程中每个环节存在的问题,实现了基于AFM图像的自动化形态学分析。具体内容如下: (1)基于平滑轨迹设计的AFM水平快速扫描算法(该部分属于形态分析流程中的AFM扫描成像环节)。扫描成像是基于AFM形态分析流程的前提和基础,而商用AFM大多采用光栅扫描方式,扫描速度慢且快速扫描容易引入畸变和伪影,限制了快速形态分析的实现。针对这个问题,本文设计了一种基于平滑轨迹设计的快速扫描算法,在保持采样数据均匀性的同时弥补了传统光栅扫描轨迹的不足。具体来说,保持光栅轨迹前向信号不变,将反向信号用一段正弦信号代替,并通过位置约束和速度约束,保证了正反向信号的连续性和平滑性。通过这种方式,不仅可以方便地直接利用前向扫描过程中采集的高度数据来重构样品形貌图,还能较好地抑制高速扫描过程中压电扫描器的振动问题,提升了AFM的成像速度。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性。 (2)基于鲁棒性线拟合的AFM图像竖直畸变校正算法(该部分属于形态分析流程中的图像预处理环节)。虽然采用平滑扫描算法能够较好地抑制x-y方向压电扫描器的共振现象,但是z轴(竖直)方向的垂直漂移和虚假斜坡等因素仍然会引入畸变和伪影,影响AFM的成像质量,从而影响形态分析后续流程的顺利开展。针对这个问题,本文设计了一种具有鲁棒性的AFM图像畸变校正算法,该算法包括数据预处理和线拟合两个步骤,首先通过AFM扫描过程中获得的激光光斑电压误差信号对样品的形貌高度数据进行预处理,获得适合于线拟合的精细数据;然后通过基于改进的稀疏采样一致性的线拟合算法,准确模拟形貌图像截面中的垂直漂移和虚假斜坡,从而实现对图像畸变的有效校正。实验结果验证了所提方法的有效性。 (3)基于U型网络的AFM自动化形态分析算法(该部分属于形态分析流程中的目标分割和形态分析环节)。基于AFM形态分析流程的关键是准确地把目标区域从复杂背景中分割出来,但是手工分割以及一些常见的自动化分割方法(阈值法、分水岭算法等)均不能很好地胜任该任务。基于上述分析,并考虑到现有方法自动化程度较低的问题,本文设计了一种基于U型网络的AFM自动化形态分析算法,能够实现对样品目标区域的精确分割和形态学参数表征。该算法的核心是一个改进的U型网络,通过引入集中信息交互策略,实现了不同特征层级之间的多尺度信息交互,从根本上避免了空间插值带来的负面影响;另一方面,通过引入全局信息流将高级语义信息引导到自顶向下通路的每一个层级中,确保高级语义信息在向下传输过程中不被稀释,实现对目标区域的精确定位。此外,本文构建了一个包含500张AFM图像及其对应标签的数据集,能够实现对所提网络的训练和测试,同时能够促进其他基于数据驱动的AFM智能算法的发展和应用。通过两组图像分割对比实验,验证了所提算法的分割性能。在此基础上,本文还开展了自动化形态学测量应用实验,实现了对不同样品形态特征参数的准确自动测量,进一步验证了所提算法的有效性。