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关键词： 图像处理   沉积物粒度   超像素分割   自动测量  

摘要： 沉积物粒度定量分析一直是地质学与河流水力学研究的重点之一。河水搬运不同粒度大小的沉积物反映了水动力条件,间接指示了河流流速、流量、上游泥沙流失等一系列河流变化,为环境监测和矿产资源勘探提供必要的基础数据。传统的粒度分析方法是在野外采集样品送往实验室使用仪器分析。为了系统研究河流方向沉积物粒度的变化规律,样品取样数量较大,加大了实验分析的工作量,耗费大量的财力、物力、人力和时间。因此,如何快速、便捷地定量分析沉积物粒度是地质学、地理学和水力学工作者们一直研究的课题。针对以往检测方法的不足,本论文采用基于数字图像处理的检测方法。图像分割是图像处理领域一个重要分支。超像素分割在生成超像素的紧凑度、轮廓保持方面都比较理想。随着超像素分割方法的研究和发展,它被广泛应用于各个领域。本文对超像素分割方法在砾石粒径计算中的应用进行了研究,重点对简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割方法进行深入分析。首先,采用数字图像处理的检测方法可以减少实地考察和材料采集搬运的问题,仅仅需要采用数码相机进行样本拍摄即可。砾石图像的纹理对本文一些分割方法的分割效果有较大的影响,为保证得到更好的分割效果,采用表面模糊算法对初始采集图像进行适当处理。其次,本文实现两种图像分割方法,一种基于SLIC超像素分割,另一种基于归一化割,它们都属于超像素分割方法。前者在分割效率方面表现优异,后者鲁棒性较优。根据实际工程需要,选择SLIC超像素分割与合并方法实现粒径测量算法,使用其分割结果进行后续实验与分析。同时采用主流三种图像分割算法进行砾石图像分割,对不同的算法进行了对比分析,本文算法表现优异。最后,基于分割结果的沉积物粒度定量计算方法的研究以及沉积物手动测量软件和沉积物自动测量算法的编译。根据图像分割结果,从粒径测量措施以及方法着手,进行粒度定量计算,并与手动测量及其他方法结果进行对比。同时将图片预处理到测量统计整个过程进行编程实现,使得砾石粒度定量分析更加方便,提高工作效率。结果表明,本论文采用的检测方法在保证较快速度的情况下误差更小。该方法减少人为误差,并提高检测自动化程度。集成该检测方法的程序具有操作简单和准确高效的优点。

ISBN: (纸本)9787030589088

关键词： 半球摄影法   植被参数   数字图像处理   多尺度分割  

摘要： 在遥感、农学、环境学的研究中,人们常常通过获取植被的各项参数来估计它们的生长状态。在众多获取的方法中,半球摄影法受到学者们的青睐,它的使用与推广既避免了直接测量法的繁琐和对植被冠层带来的伤害,又省去了遥感测量法的高额费用,并且适用于各种不同的测量环境。本论文对半球摄影法进行了系统的研究,改善了其中的部分环节,并拓展了一些其他可测量参数。本文从植被冠层图像获取、图像处理、参数反演、精度分析这几个方面对半球摄影法提取植被参数进行了研究,具体内容如下:（1）本论文中为了保证实验样本的多样性,以减小偶然因素为研究过程中带来的误差,采集了全国多个地区、多个种类的植被冠层图像,采样条件包括昼夜、阴晴、有云、无云等,包含了作物的多个生长期。同时利用LAI2000植被冠层结构分析仪实时地记录了相关参数。（2）在冠层图像处理的过程中,本文着重对比研究了区分前景像元和背景像元的相关算法,以样本验证后证明这些算法自适应性不高。本文在同类研究中,首次使用了基于区域生长的多尺度分割算法,将同质性较高的像元首先进行第一次聚类,经过支持向量机SVM进行学习训练第一次聚类像元的归属后,将区分像元的能力泛化。此法较传统灰度阈值分割算法具有对所有环境条件下的适应性,二值化图像精度达到70%80%。（3）在反演植被参数的过程中,本论文从叶面积指数开始,首先通过切分冠层视野得到最优孔隙度的切分尺度,然后根据叶片随机分布的假设和比尔兰伯特定律,得出了叶面积指数、投影函数和视角的关系。比较不同视角下的投影函数,总有当视角为57.5°左右时,投影函数为一个定值,由此进一步得到了仅仅利用单视角下的孔隙度计算叶面积指数的方法,随即基于Miller积分公式,得到了将所有视角下的冠层孔隙度加入运算的叶面积指数计算方法。（4）计算个别植被参数时,需要将鱼眼图像畸变的视图纠正成垂直投影平面下的视图,所以本文采用了等距球面模型来模拟鱼眼镜头成像的过程,得到了三维坐标系投影到成像平面的一般公式,应用于实际鱼眼图像后,矫正效果显著。在此基础上,分别推导出了丛生指数、叶片密度、无截取散射和植被覆盖度,这些参数与参考值的相关性均达到了80%以上。

关键词： 沙波运动   顶部拍摄   图像处理技术   形态参数   运动参数  

摘要： 推移质颗粒与床面紧密接触,成为了近底床面泥沙运动的主要方式;大量推移质颗粒往往以特定的形式聚集,在床面形成丰富多样的床面形态—沙波。沙波改变了底部边界条件,水沙相互作用机理十分复杂。近年来,图像处理技术的快速发展和广泛应用为高频率、高精度推移质运动奠定了基础。目前,在河流动力学领域,基于数字图像处理技术开发相应的检测系统已成为研究推移质运动便捷、高效的手段,本文开展了水槽弯道出流条件下的推移质沙波运动试验,利用数字图像处理技术获取了沙波运动演化过程中不同时刻的参数信息,主要包括形态参数(波长、波宽)、运动参数(位移、速度),采用统计分析的方法进行研究。本文从数字图像处理技术和沙波宏观运动特征两个方面进行了研究。沙波宏观运动特征研究是出发点,而图像处理技术为沙波宏观运动特征研究提供了可靠的方法支撑。具体的研究内容包括:(1)沙波动态演化过程的拍摄本文以水槽试验为主,理论研究为辅的手段进行研究。试验沙选用粒径为0.2～0.4mm的石英沙,试验水流条件为恒定流,开展弯道出流条件下的沙波运动演化规律试验研究,拍摄过程中根据实际输沙率在水槽首部加沙,确保水槽床面整体上达到冲淤平衡。水槽试验沿程监测水位波动情况,水槽上方架设与硬盘录像机相连的高清摄像头对试验过程进行视频拍摄,选取较大的拍摄范围,获取沙波宏观运动信息,即沙波形成后沙脊沿程的变化情况。(2)基于数字图像处理技术的沙波检测系统针对复杂背景下的推移质沙波运动图像,围绕关键性科学问题,广泛收集现有推移质输沙研究成果,采用资料分析、理论分析等方法对已有的推移质追踪识别方法进行改进,以适用于本文推移质沙波运动研究中图像序列的分析要求,将图像识别技术与推移质沙波运动演化规律试验研究相结合,开发基于数字图像处理技术的推移质沙波运动研究系统,最终实现对沙波形态参数(波长、波宽等)及沙波运动参数(位移、速度等)的判别或提取。(3)弯道出流条件下的沙波运动研究分析将拍摄范围内的沙波床面沿水流横截面分为A、B、C三个流速区域,利用数字图像处理技术,提取不同时刻下(不同床面)沙波波缘轮廓,获取沙波相关参数信息。利用统计分析方法研究弯道出流条件下的沙波随时间发展的物理过程:1、不同区域沙波随时间发展的纵向、横向变形特征,2、推移质沙波在不同区域的整体运动速度随时间波动情况。试验中通过拍摄的方式获取了一段时间内沙波运动演化影像资料,将不同时刻的动态沙波床面通过一系列静态图像的形式抽离出来,然后利用数字图像处理技术手段,对运动沙波的波缘轮廓线进行提取,实现了不停水状态下的沙波连续宏观运动特性的研究。主要成果及结论如下:(1)在大型U型水槽沙波运动演化试验中,提出了采用顶部拍摄的方式进行。以往采用的侧面拍摄法只对沙波的波高、波长进行研究,而忽略了波宽的发展变化,而顶部拍摄法弥补了这一缺陷,可同步获取大范围完整的床面形态。尤其适用于沙波运动的三维发展规律研究,与以往研究相比具有一定的创新意义。(2)针对沙波波缘轮廓提取问题,开发了一套完整的沙波波缘检测系统,具体采用了几种常用的边缘检测算子(Prewitt、Sobel、Log、Canny)对沙波波缘进行检测,每种算子尝试不同阈值。当阈值较大时,边缘信息出现遗漏现象;而当阈值较小时,提取大量的背景噪声,对结果产生干扰;因此阈值的精确给定,是提取沙波波缘的关键。根据结果对比分析,表明Canny算子更适合于复杂背景下的沙波波缘检测提取。(3)对沙波运动序列图像提取的大量参数经统计分析研究后发现,对于水下不同时刻的动态沙波床面,其不同水流流速区域内波长,波宽的概率分布基本服从正态函数,且波长与流速呈正相关。(4)沙波在水流作用下,沿程以整体的形式向前输移时,其平均速度在一定范围内波动,其中在流速大的区域内波速变幅较大,流速小的区域内波速变幅较小。

关键词： 双层钢框架结构   数字图像处理技术   模态分析   边缘检测  

摘要： 框架结构以其优良的力学性能,无论是在城市CBD中的高楼大厦,还是寻常百姓的自住民宅,都可以见到以框架结构为核心的建筑的身影。现代建筑的研究方向是使得建筑更高、跨度更大、使用功能更丰富,自然也就要求建筑的承载力以及力学性能能够满足要求。除了研究新的材料,提高材料性能外,结构的设计是否合理,动力性能是否满足要求也必须考虑。模态分析目的之一就是得到结构的模态参数用于对结构动力性能做出评价,所以本文选用了框架中的一个典型模型,即双层钢框架模型,采用数字图像处理技术对模型进行模态分析,得到的模态参数与有限元得到的结果以及传统试验法结果做比较分析,发现数字图像处理技术的精度符合要求,论证了该方法在该空间结构中的应用是可行的。本文主要的研究成果如下:(1)介绍了框架结构常见的几种形式,详细介绍了模态分析的发展、识别方法以及应用。此外还介绍了数字图象处理技术的发展现状,重点介绍了Canny算子应用原理以及运用二维正交多项式拟合将原来的整像素边缘处理成亚像素边缘,大大提高了实验的精度论证了数字图像处理技术相对于传统试验法的优势。(2)采用了Midasi Civil和ANSYS两种不同的大型有限元软件对双层钢框架模型进行了有限元仿真分析,得到了模型前六阶频率和振型。并运用传统试验法得到模型真实的模态参数,试验时还对所有的传感器重新做了标定。(3)数字图像处理技术以往都是处理线性或者平面结构,而双层钢框架结构属于空间结构,每个测点有两个不同面上的位移,所以本试验采用了两个相机机位从两个不同的方向对模型进行拍摄,并通过发出声音脉冲对两个拍摄起点不一致的相机进行了时间标定,实现了两台相机的时间同步,为了提高试验进度运用了亚像素边缘,分析得到了模型的前六阶振型和频率。(4)通过对所做的所有方法的结果对比,首先了解了双层钢框架结构的模态参数以及其动力特性是怎样的;然后通过对比多种试验结果,看出数字图像处理技术做出的结果精度完全符合要求,为之后研究框架这类空间结构提供了数字图像处理技术这么一条高效的方法。

关键词： 零件轮廓   非接触测量   数字图像处理   VC   误差分析  

摘要： 本文设计、搭建了一个非接触测量平台,并对零件轮廓尺寸测量原理及方法进行研究,对所得数据进行误差分析。在制造业中常常会遇到零件或者零件的尺寸是否在要求的指标内或零件是否有处于正确的位置以及要求的尺寸。这类测量主要会涉及检测零件的二维以及三维的几何特征,比如几何尺寸、形状大小、零件位置等特征。非接触测量顾名思义就是在测量时测量器件不与测量物体直接接触,通过其他方式获得具体的测量数,对一些特殊条件的测量有自己明显的优势。本课题研究的非接触测量方法是把图像摄取技术与计算机图像处理有效的结合起来,用成像系统对被测物体影像进行摄取然后传输至计算机,再通过编程计算机软件系统对图像进行处理并预处理、拟合计算,最终得到各项检测数据。课题中整个非接触测量平台包括硬件平台和软件系统,其中硬件平台主要是对零件轮廓进行图像采集和摄取,软件系统以高级语言(VC++)为工具通过对图像进行剪裁、二值化、滤波、细化对图像预处理,并通过相关拟合运算获得测量数据及对误差进行处理。经过仔细的分析和理论研究,本方案对采集到的零件轮廓尺寸数据能够进行较为准确的测量及显示,并对测量结果进行误差分析。

ISBN: (纸本)9787302519485

关键词： 机制集料   数字图像处理   双目相机系统   Matlab   连续检测  

摘要： 机制集料是借助于破碎机械设备,经过不同的加工工艺破碎而成,是道路结构中主要组成部分。影响路面工程质量的主要因素有集料颗粒形态和级配比例等,当集料中针片状颗粒含量较多时会严重降低路面的抗压强度、抗车辙和水稳定等性能。在碾压作业时,针片状颗粒含量过多会导致混合料发生显著的破裂凹陷现象,造成沥青路面出现坍塌凹坑。针片状是由加工设备生产时所产生,传统针片状颗粒为人工检测,该方法效率低且检测结果容易受到试验人员主观操作的影响,应用数字图像处理技术可以对集料颗粒形状进行快速采集和分析,能够极大的提高生产效率,因此本文基于机械破碎理论和数字图像处理技术对破碎集料形状快速连续检测展开了深入研究,并完成以下工作:(1)通过对集料及其力学特性、机制集料的破碎机理、加工工艺分析,对路面工程常用破碎机械构造及其工作原理进行研究与分析之后,并对加工工艺与设备的选型及关键参数选取理论进行分析;通过研究数字图像处理技术,提出基于运动状态的相机选取原理曲线,完成工业相机的型号选取及参数求解,以及外界逆向光源对物体成像影响因素研究及函数拟合关系式求解。完成室内模拟集料下落的图像采集设备的设计制作,并建立基于双目相机的图像采集系统。(2)基于双目相机采集系统,提出能够对下落机制集料的图像进行连续快速采集和数字图像处理的算法技术。完成集料颗粒的二维平面图像尺寸计算,以及对集料颗粒的三维立体尺寸的重建。并结合人工测量的集料尺寸基础上,对集料颗粒图像的尺寸计算结果进行了误差分析,得到本文图像处理算法结果的误差。(3)提出针片状颗粒含量的图像计算法,选取累计针片状颗粒含量作为评价指标,能够连续快速的对集料的质量作出评价。并通过累计针片状颗粒含量计算和误差分析,完成图像计算结果与人工测量的误差计算,验证其精度满足情况。(4)利用Matlab完成颗粒形状快速连续评价系统的搭建,完成基于三维尺寸的集料颗粒数字图像形状采集和处理技术研究,并完成对集料颗粒形状连续快速评价方法及检测系统建立;主要从系统的准确性、精确性和时效性等评价指标进行量化评价,提出各评价指标的计算公式,完成本文系统性能的分析。最后基于云南省交通厅项目,选取500颗机制集料作为试验样本,应用双目相机集料颗粒快速连续检测系统进行试验。得到集料颗粒样本的针片状含量,为机制集料工程加工工艺及破碎机械选取提供参考。

关键词： 避雷器监视器   仪表识别   数字图像处理   计算机视觉   读数误差  

摘要： 建设坚强可靠的智能电网是我国电网在新世纪的提出的发展目标和努力方向。未来电网发展的必然趋势包括构建融合多能转换技术、智能控制技术和现代信息技术,广域泛在、开放共享的能源互联网。为了减少传统变电站中人工巡检各仪表可能造成的漏检、误检,同时为了配合电网智能化和信息化,开发智能变电站运检中对传统模拟式仪表的识别和读数方法,本文以一种典型的避雷器监视器模拟仪表为对象,对时下热门的变电站智能巡检机器人上的模拟仪表图像机器识别系统,包括对仪表图像获取后的处理、修正、识别系统进行较为系统的研究。同时力求解决一些影响机器识别的干扰因素,让该系统在实际工程中得到应用。针对上述的识别系统,本文提出一种机器仪表识别的框架。使用了具体方法如下:(1)图像预处理:采用图像灰度处理方法将彩色图像转换到灰度空间处理,采用图像复原方法修正图像的退化;(2)图像配准:从复杂背景中提取出需要的仪表图像,修正部分轻微的图像畸变;(3)相机姿态估计:估计相机相对于标准位置的姿态角,用于修正严重的图像拍摄偏差以及读数偏差;(4)仪表刻度和数字读数识别:采用数字图像处理方法识别仪表读数。本文基于MATLAB R2018a实现。本文研究了基于计算机视觉和数字图像处理的变电站避雷器监视器识别系统。在本文提出的识别框架下,通过对拍摄的仪表图像进行预处理、图像配准和仪表读数误差纠正,得到标准视角下的仪表图像。最终通过仪表指针及数字读数识别得到避雷器监视器的泄露电流和动作次数值。实验结果表明,对影响仪表识别的干扰因素排除效果较好;对8组避雷器监视器进行识别测试,其指针读数最大绝对误差不超过0.021mA,最高可满足国家电工仪表准确度1级的要求,其数字读数做到了完全识别。同时,本文结果表明,本文提出的避雷器监视器识别系统效果较好,在一定准确度等级可以替代人工对避雷器仪表的巡检。本文所提出的方法稍加完善,可在巡检机器人上使用,目前已经通过国网四川电科院研制的巡检机器人在中坝110kV变电站进行了初步测试,取得了良好的效果。

ISBN: (纸本)9787551423298