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关键词： 动态冲击   泥岩   高速摄像   数字图像处理   裂纹扩展  

摘要： 为探究冲击载荷作用下泥岩的动态力学响应及裂纹扩展规律,利用室内霍普金森冲击试验系统结合高速摄像采集手段,对泥岩展开了7种不同冲击速度的动态压缩实验。讨论了不同冲击速度下泥岩的应力应变曲线、破坏特征等力学行为;利用高速摄像捕捉整个破坏过程,从细观角度分析其裂纹扩展过程,同时利用数字图像处理分析岩石在冲击过程中位移场及能量演化特征。研究结果表明:随着冲击速度的增加,冲击应变率和动态抗压屈服强度呈线性增加趋势变化,泥岩的峰后塑性增强;在冲击载荷作用下破坏形态呈渐进式发展,大致可分为“劈裂型”、“粉脆型”和“粉碎型”;根据高速摄像采集图像可以发现,动态冲击作用下泥岩的裂纹扩展可分为无损段、起裂段、扩展段和破裂段,且冲击速度越大,裂纹在扩展段的发展越错综复杂,岩石劣化区更加破碎;冲击过程中,随着裂纹的演化,位移场从连续向不连续发展,且最大位移量表现出率相关性。动载冲击下泥岩的能量演化特征具有明显的率相关性,能量随着冲击速度的增加而增加。泥岩在应力峰前阶段以弹性能存储为主,峰后阶段耗散能急剧增加,弹性能释放,造成泥岩破碎失稳。

关键词： 排水沥青路面   数字图像处理   抗滑性能衰变   灰度值   相关性分析  

摘要： 文中借助小型四轮加速加载试验装置对设计的不同级配排水沥青混合料,采用数字图像处理方法进行试件表面纹理三维重构,构建了表征排水沥青路表面纹理的特征参数灰度值及抗滑衰变Asymptotic指数模型,同时将灰度值与抗滑指标进行了相关性分析.结果表明:2D、3D两种模式下得到的三维重构图像均能很好反映排水沥青路表面三维纹理特征.加速加载作用0.5 h后试件表面形成了明显轮迹带,对应三维重构图像灰度值也出现最大幅度衰变,PAC-16降幅最小.灰度值与作用时间整体相关性均较好,指数模型可用于分析排水沥青路表面灰度值衰变规律.数字图像重构技术可用于获取排水沥青路面平均构造深度和车辆高速行驶下的动摩擦系数.

关键词： 煤岩裂隙识别   数字图像处理   U-Net   特征提取   图像预处理  

摘要： 煤岩裂隙与瓦斯运移密切相关,且影响煤岩体稳定性,研究煤岩体中复杂的裂隙系统对于巷道支护和瓦斯抽采有重要意义。目前煤岩裂隙图像识别方法未能综合考虑煤岩图像裂隙数量、位置、形态和类别等特点,难以获取有效信息。以鹤壁煤电股份有限公司第八煤矿掘进工作面煤岩图像为研究对象,提出了一种基于U-Net网络对图像中裂隙及类别实现像素级智能识别的方法。采用直方图均衡化、高斯双边滤波和拉普拉斯算子对煤岩图像进行预处理,以提高图像质量,更有效地提取裂隙特征信息。通过观测记录煤岩裂隙特征并分为7类,对筛选出的煤岩裂隙图像进行扩增,采用Labelme软件对图像进行像素级标注,建立煤岩裂隙数据集。采用U-Net网络构建煤岩裂隙识别模型,经调试确定网络批量大小和学习率参数,实验表明当迭代次数达到300以上时,该模型的识别精确率均值为87%,召回率均值为92%,平均交并比大于85%,类别平均像素准确率大于80%。采集井下煤岩采动裂隙和实验室张性外生裂隙对煤岩裂隙识别模型进行验证,结果表明该模型可有效提取目标特征信息并与背景特征信息区分,能够较准确地定位、识别单一裂隙。

关键词： 三支聚类   非参数核密度估计   数字图像处理   模糊锐化  

摘要： 将数字图像处理中模糊锐化算子与三支聚类进行结合,提出了一种基于图像处理的三支聚类算法。该算法通过逆多元二次核函数将数据集的密度量化为灰度值,对数据总体采用模糊与锐化操作,提取锐化后灰度值较高的数据区域,将低密度区域从原始数据中删除。对灰度值较高的数据采用传统的聚类算法得到不同的类簇,然后对每个类簇利用图像模糊算子得到类簇的核心域,锐化算子得到类簇数据边界域,从而获得每个类簇的三支表示。试验采用不同的UCI数据集,通过比较聚类指标Adjusted Rand Index(ARI),Normalized Mutual Information(NMI)和Adjusted Mutual Information(AMI),验证了该聚类算法的有效性。

关键词： 数字图像处理   木材缺陷   图像分割   特征提取   图像识别  

摘要： 传统人工的缺陷检测效率不高,准确性低,因此木材缺陷检测的方式应向智能化和机械化发展。数字图像处理技术在木材缺陷识别中应用广泛,提高其精准性、实时性及鲁棒性一直是探讨的重点。介绍了图像处理在木材加工中的应用现状,包括图像预处理、图像分割、图像缺陷特征提取和识别,概括了相关算法的原理及优缺点,并对图像处理在木材加工中的研究方向进行了展望。

关键词： 数字图像处理   目标导向   混合式教学   项目驱动  

摘要： 阐述基于目标导向的混合式教学模式特点,数字图像处理课程教学设计和实践。探讨以学生为中心,采用线上线下结合的混合式教学模式,通过融入多元化教学元素,坚持成果导向,以项目驱动方式,提升教学水平,突出创新能力,全面提升学生的综合能力。

关键词： 计量学   雷达测速   CNN卷积神经网络   YOLO v7目标检测神经网络   数字图像处理  

摘要： 雷达测速仪作为主要的测速设备,在车速测量方面扮演着至关重要的角色。然而,雷达测速仪在实际应用中仍存在一定局限性,特别是长时间保持测速数值的准确性是一大挑战。研究一种基于卷积神经网络的自校准雷达测速系统,保证雷达测速仪的数据准确可靠。提出了一种低成本的神经网络测速系统,使用数字图像处理技术、YOLO v7目标检测神经网络,实现目标车辆的提取;另外,设计了一种速度计算卷积神经网络,制作数据集训练该神经网络,并通过数据消融实验确定了神经网络的参数。进行实验验证,结果表明该系统能够准确可靠地测量车速,并且具有较高的精度和稳定性。该速度计算卷积神经网络可以有效地识别出雷达是否存在误差,以及过滤掉雷达收集到的异常数值。并且,借助该功能可以实现雷达的自动校准功能,从而保持测速设备的长期准确,提高测速工作的可靠性和可持续性。

关键词： 数字图像处理   光子学   阶段性科研   学术论文   实验报告   征稿简则   创新意义   光子学报  

摘要： 一、征稿范围1、研究论文:以光子学、光学及其相关理论技术为主体、具有领先水平或创新意义的学术论文,具有数据详实、结果可信且有实用意义的实验报告,具有国内外先进水平的应用技术文章、阶段性科研成果的研究简报、快报等。不刊自由来稿综述及数字图像处理类的文章。

关键词： 实践创新能力   翻转课堂   项目驱动   混合教学模式  

摘要： 为了更好地达成课程教学目标并实现学生实践创新能力培养,提出基于翻转课堂与项目驱动的线上/线下混合教学模式,以数字图像处理课程教学为例,分别从完全翻转课堂与项目驱动相结合的教学模式以及半翻转课堂与项目驱动相结合的教学模式两个教学周期出发,介绍具体教学实践过程,最后通过对比分析说明教学效果。

关键词： 课程思政   数字图像处理   电子信息   思政教育   改革对策  

摘要： 随着时代进步,思政教育在高等教育中的重要性逐渐增强。电子信息专业作为技术性强、应用广泛的专业,如何在其中融入思政教育,并提出相应的具体引入方式、改革对策,使学生在掌握专业技能的同时,也能培养出正确的世界观、价值观和人生观,是当前教育工作者面临的重要课题。通过一系列的教学实践改革,将思政教育融入电子信息专业课程,不仅可以提高学生的思政素养,还能增强他们的学习兴趣和积极性。学生在掌握专业知识的同时,也能够培养出批判性思维和独立思考的能力。该文以数字图像处理课程为例,探讨了电子信息专业课程中思政教育的引入方法和改革对策。