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ISBN: (纸本)9787121335426

关键词： 焊缝跟踪   相机标定   双靶面成像   数字图像处理  

摘要： 在焊接领域,机器人焊接技术已经逐步取代了手工焊接的位置。随着视觉技术在焊接上的应用,出现了焊缝跟踪技术,使得机器人焊接更加智能,更加高效。在焊缝跟踪系统中,应用最多的是基于线结构光的前置式焊缝跟踪技术,而焊接过程中,焊渣的喷溅、弧光和机械震动都会对视觉传感产生严重的影响,从而造成焊接的误差,且误差难以剔除。本文对前置式焊缝跟踪技术做了初步研究,并在此基础上增加了对熔池的成像。利用数字图像处理技术分别对焊缝以及熔池图像进行处理,得出焊缝中心坐标和熔池中心坐标,从而达到自适应、高精度焊接的目的。本文首先介绍了焊接移动平台的搭建,并根据需要进行了器件的选型。运动控制选用了固高运动控制卡、伺服电机及其驱动器;视觉成像装置选择了CMOS工业相机以及镜头,根据弧光特性选择了650nm波长的线激光器与650nm波长的窄带滤光片;焊接装置选择了MAG高精密焊接设备,并搭建了焊接实验平台。通过对视觉系统进行标定,建立了视觉系统与运动系统之间的坐标转换关系。针对现有的棋盘格标定方法中最外层角点坐标提取误差较大的问题,提出了最外层角点剔除算法,并利用张正友标定算法对标定参数进行求解,得到了相机的内参与外参。通过使用双靶面成像装置对焊缝以及熔池进行成像,对焊缝图像以及熔池图像进行图像处理操作,得出焊缝中心坐标和熔池中心坐标。利用焊缝中心坐标指引焊枪焊接,利用熔池中心坐标对焊枪焊接进行纠偏,焊接精度达到了0.5mm,满足高精度焊接的需求。采用C#与HALCON结合的方式作为软件平台。HALCON是图像处理算法设计平台,在HALCON上对图像处理算法进行设计,并生成C#调用文件。C#作为系统主体平台,可进行页面设计,并通过调用HALCON生成的文件,进而调用图像处理算法。结合C#与HALCON进行软件品台的搭建,验证实验的可靠性与准确性。

关键词： 道路工程   沥青混合料   压实特性   数字图像处理   稳定状态  

摘要： 目前,我国沥青混合料的设计普遍使用马歇尔设计法,该方法对于不同级配类型的沥青混合料均采用统一的设计击实次数（双面75次或50次）,相当于统一了设计击实功。大量工程实践证明,对于不同种类的沥青混合料,施工压实时均表现出不一样的压实特性,无法与统一的设计击实功相匹配;美国Superpave设计方法提出了以密实度96%作为体积控制指标,并使设计压实功可以根据交通量进行调整,但应用此设计方法建成的试验路段仍存在较常见的车辙、光面、泛油等病害,无法很好地克服传统设计方法的不足。上述两种设计方法,其实质都是遵循“体积设计,性能验证”思想,而忽略了一个重要的问题:所设计的沥青混合料是否已经达到其最稳定状态。针对上述问题,本研究选取了5种典型的级配类型（GAC、SUPERPAVE、SAC、SMA、OGFC）作为研究对象,首先按马歇尔设计法确定最佳油石比,再通过旋转压实法获得压实全过程密度曲线,并结合数字图像处理技术对混合料压实全过程宏观体积参数与细观结构信息的变化趋势进行分析,得到以下研究成果:1、基于密度曲线与VCAmix曲线,评价混合料达到马歇尔设计密度时是否处于一种稳定状态。结果表明:除SMA混合料,其余4种混合料达到马歇尔设计密度时均未处于相应密实度最稳定状态;除SUPERPAVE混合料,其余4种混合料VCAmix在压实初期已经小于VCADRC指标,粗集料形成骨架判据VCAmix≤VCADRC并不能较好地评价混合料是否达到稳定状态。2、基于能量指数概念,对5种混合料压实特性进行对比分析。结果表明:混合料施工阶段可压性OGFC>GAC>SUPERPAVE>SAC>SMA,交通阶段耐久性SMA>SUPERPAVE>SAC>GAC;统一的设计击实功无法与混合料的压实特性相匹配,设计击实功应针对不同级配类型进行调整。3、基于数字图像处理技术,选取不同计算参数计算出接触点数量曲线,与密度曲线进行相关性对比。结果表明:接触点数量曲线与由表干法测得的密度曲线相关性较好,最小计算粒径取值为2.36mm、接触阈值取值为0.5428mm时相关性最优,推荐在计算集料接触信息时使用此计算参数组合。4、基于数字图像处理技术,对混合料压实全过程细观结构信息的变化趋势进行对比,提出混合料达到稳定状态的主要特征。结果表明:接触点数量曲线可分为3个阶段（快速增长阶段、稳定阶段、再增长阶段）,其中GAC、SAC、SMA混合料稳定阶段的接触点数量与捣实状态下接触点数量在数值上有较好的相关性;集料倾角在压实初期已经达到稳定状态,集料种类与压实方法是影响集料倾角的主要因素;密实度与接触点数量可以结合作为沥青混合料稳定状态的控制参数。

关键词： 微阵列图像   倾斜校正   样点分割   散斑去噪   灰度值计算  

摘要： 在生命科学领域里,微阵列(生物芯片)是一项非常重要的高新技术。目前,在商业化的微阵列检测中是利用荧光物质进行标记,通过检测到的荧光强度进行分析。由于荧光标记物过于昂贵,以及可能导致生物分子的结构和活性发生改变。为了解决这些问题,一种新型的多孔硅微阵列被提出。本文应用数字图像处理技术,针对这种新型多孔硅微阵列图像的特点,对微阵列图像处理中的关键技术——图像预处理、倾斜校正、样点分割、散斑去噪以及灰度值计算等方面,展开了深入的研究,提出了自己的方法与见解。本文的主要研究内容如下:首先,介绍了多孔硅微阵列图像的预处理过程。图像的二值化处理是多孔硅微阵列图像处理过程中的一个重要环节,它直接影响到倾斜校正、样点分割等后续处理过程的准确性。本文针对多孔硅微阵列图像中存在的噪声特点,在总结了常用方法的基础上,提出了HSV空间向量结合的预处理方法,并通过实验验证了该方法的优越性。其次,扫描仪器在获取图像时可能造成图像的倾斜,倾斜的图像会对后续的图像处理造成影响。因此,根据多孔硅微阵列图像的几何特点,提出了两种算法简单、校正准确、快速的校正算法,实现了图像的倾斜校正。第三,样点分割是为了确定需要测量的样点区域,是多孔硅微阵列图像数据提取的关键一步。本文在总结常用分割方法的基础上,结合多孔硅微阵列图像独有的特性,提出了一种基于阵列单元的样点分割算法,该方法可以很好地将阵列单元右侧的亮斑剔除并且能够保证在有效的单元区域内分割出所需的待测样点,提高后续灰度值计算的准确率。第四,由于多孔硅表面较为粗糙,激光入射后散射光相互干涉,在CCD的感光面上会形成散斑。散斑噪声的存在对多孔硅微阵列单元的灰度值有极大的影响,导致最终计算结果不准确。因此,本文分析了散斑噪声对灰度值的影响,并提出一种减少散斑噪声对多孔硅微阵列图像的灰度值影响的方法,提高了检测结果的准确度。最后,开发出一个多孔硅微阵列的图像处理与分析系统。可以完成倾斜校正、样点分割、散斑去噪等功能,并对分割后各样点的平均灰度值进行测算,实现了一套完整的多孔硅微阵列图像检测与分析流程。

关键词： 数字图像   处理技术   应用  

摘要： 近年来,伴随着经济与科学技术的发展,计算机数字图像处理技术逐渐蓬勃兴盛.纤维检验的相关检验方法中,正在由传统的人工检验逐步向数字图像处理技术变革,计算机数字技术正在逐步优化传统的纤维检验方式.本文将从简介数字图像处理技术入手,重点分析目前数字图像处理技术在纤维检验中的应用状况.

关键词： 车辆   防追尾   可见光信号   数字图像处理   安全车距  

摘要： 随着我国经济水平的提升,国民家庭生活水平也稳步提高,家庭汽车也逐渐成为主要的代步工具之一。家庭汽车给我们的生活带来了极大的便利,与此同时,由于家庭汽车数量的激增使得道路交通安全状况更为严峻。本文提出了一种基于数字图像处理的车辆智能防追尾系统,意在通过系统实时监测路况,当系统监测到可能会发生追尾碰撞时,及时采取防追尾措施,从而及时避免追尾碰撞的发生。该系统作为一种辅助驾驶安全系统可以在驾驶员反应不及时的时候有效地采取防追尾措施避免追尾碰撞的发生。本文设计的车辆智能防追尾系统以车辆尾灯为可见光信号的发送端,将前车的速度、加速度等车辆运行状态信息发送出来。车辆前端安装高速摄像机作为系统的路况信息采集设备,采集的路况信息由采集到的图像经过数字图像处理后提取得到,采集的路况信息主要包括前车尾灯发送出来的前车运行状态信息和前车与本车的车辆间距信息。本文还通过车辆制动过程的分析建立了安全车距数学模型,结合提取到的信息给出了车辆智能防追尾决策流程。本文在完成了整个系统方案设计的基础上,通过数字图像处理技术对车辆尾灯的识别与通信以及车辆间距离的测算进行了一定程度的验证性实验。最后,本文对全文内容进行了总结并对未来的工作做了一定的展望。

关键词： 机器视觉   数字图像处理   形态学   小波阈值   特征值  

摘要： 随着信息技术的发展,玻璃容器的传统检测方法(人工检测)已无法与现代生产相适应。机器视觉检测技术与传统技术相比,实现了在线智能非接触测量,降低劳动强度,检测准确,提高了生产效率,节省了劳动力,且整个检测过程不受人为因素影响,有效保证了玻璃容器的生产质量。本文研究的主要内容有以下几个方面:1、提出了系统的总体设计框架,对系统所需的硬件设备进行了深入的分析,给出了课题的研究思路。2、根据数字图像处理的理论研究,提出了待检玻璃容器图像处理的算法流程。首先,对采集到的检测图像应用MATLAB软件进行一系列的图像处理,包括图像灰度化、图像滤波、图像增强、图像分割以及形态学处理;然后,对处理后的玻璃容器图像采用8-方向链码法进行边界轮廓提取;最后,根据得到的链码序列对玻璃容器目标进行了像素统计,由定义公式计算其相关的特征值。3、提出了一种改进的小波阈值去噪算法,通过小波系数和阈值的比较,自适应地改变控制系数,能够较多的保留玻璃容器图像的边缘和细节信息,还在一定程度上避免了小波系数的盲目置零。4、通过MATLAB编程语言对系统软件进行了初步设计,实现了较好的人机交互界面。其中,软件的主界面应用MATLAB GUI进行编程设计。用户可以非常容易和直观的实现人机交互。本文通过理论分析和大量的实验研究,证明了所提出的基于机器视觉的玻璃容器形态检测系统的有效性和可行性,为进一步玻璃容器检测系统的研究开发奠定了坚实的基础。

关键词： 瓷砖   数字图像处理   表面缺陷   检测算法   检测系统  

摘要： 对于目前人眼检测瓷砖缺陷时效率低、不稳定、人力成本高,且自动化检测中缺陷与花纹背景的灰度值相近而难以分离的问题,基于数字图像处理对瓷砖表面的缺陷检测进行了研究。经过大量实验,总结并设计了三种检测算法,基于阈值分割的缺陷检测法、构造的自适应形态学检测法、形态学和小波变换融合的缺陷检测法。在阈值分割缺陷检测中,将采集的图像经预处理滤波,采用迭代法分离出差别较大的背景与花纹信息后,根据区域特征排除灰度值相近的像素,检测出缺陷。结合阈值分割法依赖灰度值,且对缺陷的对比度要求较高的缺点,设计了自适应形态学模板对砖面进行预处理,将不同的结构元素对原图像进行自适应形态学并联、串联处理,对获得的对比度明显的图像进行多尺度形态学检测,最终提取出缺陷轮廓。结合自适应形态学检测法改变轮廓的缺点,经过对比实验,设计了一种融合方法,用自适应形态学模板预处理后,将图像进行二级小波变换,分别对高频与低频分量采用不同的处理,对包含大量缺陷与背景的低频信息,使用设计的形态学差影模板去除多余的背景;对包含少量边缘轮廓与突变的高频水平、垂直与对角信息,使用改进的6阶巴特沃斯高通同态滤波器对三分量中的低频信息去除,重构后获得缺陷的轮廓。分别对三种方法进行准确性、检测难易度、创新性等方面的比较,总结三者的优缺点。在算法的基础上设计相应的检测系统。系统主要分为采集、控制、处理等三部分,根据需要选择对应的系统硬件,确定各硬件间的关系,将其组合后选择各硬件在包装线上的位置,并构思系统的检测流程。在图像显示模块中,安装驱动后对选择的CCD相机进行控制,在VC++中链接对应的库文件,设置读取、保存及存储的路径,连接镜头与上位机后,调用库函数对相机画面实时显示。在控制模块中,上位机与下位机间通信,用下位机控制连接相机丝杠的电机以四相八拍的方式转动。处理模块中,设计处理界面,及各项功能。最后,对研究进行了总结,介绍了研究中的不足,并对其进行展望。

关键词： 数字图像处理   互联网应用   教学实践   教学探索  

摘要： "数字图像处理"是面向光电信息与工程专业高年级本科生开设的特色专业选修课。本课程的教学目的是让本专业学生了解图像处理这一光信息科学与计算机编程相结合的技术,主动找到数字图像处理的目的与作用,掌握光学成像的基本原理与方法,理解数字图像处理的常用算法,并熟练应用MATLAB工具来解决实际的图像处理问题。本文结合《数字图像处理》课程的传统教学所存在的共性问题,以互联网应用为切入点,从引导思考的教学内容、主动提问的教学方法、承上启下的课程体系建设等方面进行了探索,通过跟踪老师和学生的反馈情况不断调整,最终达到了良好的教学实践效果。

关键词： 数字图像处理   通信工程   数据信息   应用  

摘要： 随着通信工程的快速发展和广泛应用,人们在信息的传递和获取方面带来了前所未有的便捷.数字图像处理技术作为有效的信息处理手段,能够在通信工程的应用中体现其高效准确的特点,进一步完善通信功能,满足人们对数据信息的高速优质传输的需求.