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关键词： 虚拟仿真   视觉助手   图像处理   车牌识别  

摘要： 《数字图像处理》课程在项目式教学改革探索中,选择以车牌识别系统的虚拟仿真设计为教学案例,基于虚拟仪器技术,利用LabVIEW软件平台和NI VISION视觉开发模块软件对车牌图像进行识别算法设计,通过图像预处理读取车牌,再多次进行ROI定位与旋转到最后提取车牌号,中间利用LabVIEW视觉助手对图片进行培养并创建车牌字符库成功读取车牌,从而提高字符匹配速度和识别正确率完成车牌图片识别。学生通过实际参与项目设计与实现,大大激发了学习兴趣,教学实践效果明显,不仅深了学生对该课程抽象的理论知识的理解,也提高了学生的工程实践能力,符合当前高校应用型人才培养的需求。

关键词： 湿地地表水   湿地地下水   透明土   粒子图像测速   数字图像处理  

摘要： 湿地独特的地形结构,导致地表水与地下水交互作用复杂,传统现场试验、室内模型试验和数值模拟难以很好地刻画湿地地表水与地下水的交互作用。对此,基于透明土原理,利用水凝胶颗粒和蒸馏水,配制成饱和透明土,构建湿地结构可视化模型,并采用粒子图像测速(PIV)技术获得不同试验工况下的湿地内部流场图;结合数字图像处理技术,揭示湿地内部水流的流动特性。结果表明,湿地丰水期时主要以地表水补给地下水为主,降雨量增大,河流对湿地两岸入渗效果影响区域增大,湿地表面积水深度由0 mm增加至2.5 mm;随着降雨量增大,湿地地表水补给到地下水系统的时间越短,降雨量为10 mm是降雨量为20 mm地表水补给到地下水系统时间的1.2倍。湿地枯水期时主要以地下水补给地表水为主,随着地下水压力增大,地下水向上补给的入渗速率依次增大,相同时间内地下水向上补给的距离依次增加。

关键词： 数字图像处理   工程测量   准确度   深度学习   健康监测  

摘要： 随着现代测量技术的发展,数字图像处理在测量工程中发挥了越来越重要的作用.本文首先探讨了数字图像处理在工程测量中的应用背景,并以此为基础介绍了数字图像处理的基本原理及相关算法,并采用实际工程测量的数据进行了验证.研究表明,基于数字图像处理的工程测量能显著提高测量的准确度和效率。在实际应用中,通过对原始图像进行预处理,把几何畸变和灰度非均匀等不利因素进行校正,然后利用边缘检测、特征提取等方法对处理后的图像进行分析,得到了精确的测量数据.在此过程中,我们将深度学习等先进方法融入到图像处理中,使得测量结果的准确度和效率都得到了显著的提升,在实际工程测量中,该技术已成功应用于建筑物和桥梁等结构的健康监测,得到了较好的效果.以上研究为我国工程测量技术的进步提供了新的理论依据和技术路线.

关键词： 机制砂混凝土   力学性能   声发射   数字图像处理   数值建模  

摘要： 基于数字图像处理技术,测定了机制砂的形状参数。结合数值建模方法,重构了不同细观特征的机制砂混凝土模型,并通过离散元分析软件,定量化地研究了机制砂混凝土的力学与声发射规律。研究结论如下:(1)单轴压缩下不同细观特征机制砂混凝土呈现出同样的应力应变规律,可分为弹性阶段,屈服阶段和软化阶段。(2)机制砂圆润度越高,机制砂混凝土峰值应力越大,同时塑性承载能力越强,其整体力学性能越好。(3)机制砂混凝土模型声发射和能量演化可分为平静期,缓增期和活跃期3个时期;声发射事件带预示着试样内宏观裂纹的扩展路径;试样内部声发射事件数密集或高能量释放区域更容易产生张开型裂隙。

关键词： 数字图像处理   多阈值图像分割   通用均衡优化器   最大类间方差法   粒子群优化算法  

摘要： 传统的元启发式多阈值图像分割算法计算复杂度高且容易陷入局部最优,通用学习均衡优化器在搜索过程中使粒子从不同维度的候选粒子中学习,在求解复杂问题最优解时有很强的能力,克服了容易陷入局部最优的问题。提出将通用学习均衡优化算法优化最大类间方差法来实现多阈值图像分割,实验选择标准灰度图像,以峰值信噪比、结构相似度、运行时间和适应度值为评价标准,将该算法与均衡优化算法、粒子群优化算法进行了比较。结果表明,基于通用学习均衡优化器的多阈值图像分割算法结果的峰值信噪比、结构相似度在绝大多数情况下优于另外两个算法,并且收敛速度快,执行效率高。

关键词： 数字图像处理   CDIO模式   教学改革   百度AIStudio  

摘要： 工程教育专业认证背景下,亟需对传统的部分工科课程进行改革以顺应行业发展需要,进而提高学生的科研素养和就业核心竞争力。本文通过调研数字图像处理课程的特点及教学现状,结合CDIO能力要求,明确以贯穿大工程概念、培养学生综合能力、增强教师的CDIO能力为原则,以“丰富课程,改进教学,精细考核”为改革思路,将传统理论知识和当前数字化资源有效结合,特别是借助百度AIStudio人工智能教学实训平台,构建了新工科背景下数字图像处理课程的一体化教学方案。

关键词： 数字图像处理   阶梯式实践教学   OpenCV  

摘要： “数字图像处理”课程通常以理论授课为主,辅以少量的实验学时。其本质要求是使学生通过课程学习,具备基于常用图像库编写代码解决实际工程中有关图像处理与分析的问题。但是,仅靠少量的实验学时,难以全面彻底地培养学生的实际动手能力。基于OpenCV,文章提出一种由浅入深、由点及面的阶梯式实践教学体系,具体分为“课堂-作业-实验-大作业”四个层次,为学生搭建“算法函数讲解-单个算法简单应用-多个算法融合应用-工程问题综合运用”的平滑学习曲线。通过批阅学生过程考核材料发现,大多数学生的任务完成质量超过预期。课程问卷结果显示大多数学生都很快适应并融入了该实践教学体系,并认为该体系有效地培养了自己编写图像算法以解决实际工程问题的能力。

关键词： 卓越项目体系   教学过程控制   教学过程评价   目标分解  

摘要： 针对《数字图像处理》课程教学中存在的学生工程能力、就业竞争力不强,教师过程管理缺乏手段,过程考核方式不够完善的情况,结合我校实际,将在企业管理中应用的卓越项目管理体系迁移到课程教学中,提出了包含项目总监、程序员、质量保证员等的目标分解系统,以项目管理中七大过程为核心的教学过程控制系统,以ADLI和LTCI为核心的过程考核系统。经过教学改革,达到学习内容项目化、管理过程企业化、考核评价过程化三大目的。

关键词： 课程思政   思政元素   思政目标  

摘要： 针对“新工科”背景下的课程思政进行探索,对课程思政在教学过程中的定位、实施准则、教学评价等问题进行研究。首先明确了课程思政的定位,即全程隐性融入教学过程中。其次设计了4条教学准则,即通过优化专业课内容而不断提高载体质量、增强教师课程思政意识和思政能力、将思政元素隐性融入教学、全方位深挖时效性强的思政元素案例。最后采用过程性评价的方式进行教学效果评价,教学反馈显示教学效果较好。

关键词： 数字图像   预埋件   卷积神经网络   机器人   无人化识别  

摘要： 在建筑施工质量检查中,需对预埋件的位置及数量牢牢把控。为进一步提高对建筑预埋件的检测效率,利用数字图像处理技术,搭建并训练形成了建筑预埋件识别的卷积神经网络模型。基于此,通过配置相关硬件系统,开发了一款可移动式机器人,并内嵌预埋件识别模型,形成了建筑预埋件的无人化识别技术。最后,将上述无人化识别技术应用于实际工程中,实现了对建筑预埋件的有效检测及数量统计,验证了技术的有效性。