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关键词： 数字图像处理   智能电表   螺钉识别  

摘要： 为了实现智能电网信息化、自动化和互动化，智能电表作为智能电网的神经末梢，首先需要机器人完成对智能电表的系列操作。经分析，机器人准确完成抓取电表、将电表可靠地插入到接线柱、拧编程盖上的螺钉、按下编程按钮等一系列动作，都需要提供被操作对象的位置信息。尽管在机器人系统中这些被操作对象的基本位置已经内建于机器人数据库中，但是这些位置信息并不精确，必须在现场操作中获取更精确的值以便对机器人的操作进行微调，提高可靠性；本文通过对数字图像处理的基本原理和方法的研究，选择三种处理方式，分别获得智能电表螺钉的精确定位，从而使得机器人可以通过准确的位置信息顺利完成对智能电表的系列操作，实现智能电表的自动检定功能。 全文具体运用基于颜色信息、纹理特征、及两种特征相结合的方式分别对智能电表螺钉进行识别与定位。在基于颜色信息分析处理时，选择对色调图处理，来实现智能电表液晶屏的分割与定位，然后根据几何关系得到螺钉区域图像，最后针对螺钉区域图像通过色调图和色差图相结合的方法，采用数字图像轮廓提取技术和统计最亮区域的方法实现螺钉的精确识别和定位。面对智能电表自动检定系统中的螺钉识别问题，提出了一种基于纹理特征的螺钉识别算法。实际的工程应用表明，该算法对复杂工业环境下采集到的智能电表图像上的螺钉具有可靠的识别能力和精确的定位水平，且在仪表识别领域里，具有较强的前瞻性、创新性。最后将两种螺钉识别技术结合起来，建立一种综合的螺钉识别算法，实际试验结果表明该算法相比前面两种所提算法能较大幅度提高螺钉识别的处理速度，具有推广应用价值。 本文针对智能电网建设中的智能电表检定自动化处置系统中的检测问题，采用数字图像处理技术，设计并实现智能电表上螺钉的在线视觉识别和定位。所取得的研究成果对自动化检定系统提供了可靠的位置反馈信息，从而为实现智能电网信息化、自动化和互动化提供了强有力的支撑作用。

关键词： 衍射光栅   数字图像处理   坐标转换   平行度  

摘要： 随着科学技术的日益发展,对测量精度的要求以及测量过程的简便性、快速性的要求也越来越高。由于接触式测量方法对待测物尺寸有较高限制,传统的图像处理方法在测量远距离目标的平行度时,因为待测靶面与图像采集系统的光轴不完全垂直,因而会引入几何畸变,对测量精度有很大的影响,目前,对于大规模远距离目标的平行度偏差值还缺少一个很好的方法进行检量。 为了解决对大型目标的平行度进行测量的问题,本文设计并搭建了一套由双衍射光栅组成的平行度检测系统,并与图像处理的手段相结合,通过光栅的衍射基准点、线对几何畸变进行矫正。根据测量目标的尺寸与距离选择大功率的激光器作为点光源,通过两块正交放置的衍射光栅进行衍射,产生多条由衍射点组成的平行线作为基准线。通过照相机对基准线和待测目标进行拍摄,对获得的图像进行处理。利用图像处理技术进行测量,是指将图像作为信息的载体,通过对图像的分析处理得到待测目标的相关信息。本文中由图像处理方法得到基准线和待测目标的坐标值,用最小二乘法对直线方程进行拟合。利用基准线的平行度偏差对目标所在平面的倾斜和相机的畸变等因素进行矫正,得到待测物的平行度测量结果。测量结果表明这种方法测量简单准确,满足很高的测量精度。 本文首先对中内外现有平行度测量方法进行了比较,主要包括接触式、非接触式以及图像技术等方法,分析原有测量方法的优势与不足,为提出新的测量方法打下基础。然后对本系统的检测原理进行了详细的介绍,包括平行度定义与光栅衍射、双正交光栅衍射的原理。接着本文介绍了测量系统的装置,包括器件的选择与测量系统的搭建。在第四章中对实验进行了分析,包括实验装置的调整、图像处理的方法,以及测量实例的分析。最后得出结论。

关键词： 超空泡   数字图像处理   图像增强   直方图均衡化   自适应   边缘检测   亚像素细分  

摘要： 在对超空泡实验的研究中,超空泡的形态和稳定性对于超空泡航行体具有重要的影响。因此,针对超空泡的相关研究及数值模拟工作一直是各国的研究热点。如何从高速摄像机获取的众多图像中,准确获取空泡的外形,同时克服背景干扰,是进行超空泡实验中要解决的重要课题。本文在超空泡模拟实验环境的基础上,为了高精度的获取超空泡的外形边界,对超空泡实验中的图像增强和边缘检测技术展开研究。 本文首先对研究中所涉及到的图像处理技术—图像增强、边缘检测技术进行了深入的分析和研究,并在此基础上提出了适合本课题的可行性方法。在图像增强方面,针对超空泡实验的要求和超空泡的运动特点,并结合图像采集环境等因素,将采用抛物线调整的直方图均衡化、区域分割的分段线性变换、增强细节的自适应直方图均衡化相结合的方法,对所采集到的图像进行增强处理,并结合边缘检测技术进行信息反馈,找出抛物线调整的直方图均衡化方法的最优参数,达到最佳的图像增强效果。在边缘检测方面,对经过上述方法增强处理后的图像,采用改进的多项式插值亚像素边缘检测算法对图像的边缘进行进一步的检测和定位。 实验表明,文中给出的增强方法对所采集的图像取得了比现有的一些增强方法更好的增强效果,在增强细节的同时减少了噪声的产生,对准确获取空泡的外形等重要参数提供了有利的条件。改进的亚像素边缘检测算法在精确度上也优于原有边缘检测算法,为进行空化过程的四维重构奠定了良好的基础。

关键词： 数字图像处理   形态特征   量化指标   高温性能  

摘要： 随着我国交通量、交通轴载的不断增大，对公路、尤其是高等级公路的路面性能提出了更高、甚至是苛刻的要求，为了保证整体工程质量，提高材料的基本性能就成了关键。以往研究中重点关注沥青的性能，认为提高沥青粘结料性能就可以改善全部混合料性能，大量使用改性沥青甚至是进口改性沥青，从而使得路面造价剧增。为了摆脱这一困境，人们逐渐关注占沥青混合料体积百分之九十以上的集料性能并对其进行研究。要对集料进行研究，主要包括对级配和集料颗粒本身形态的研究。其中对级配的研究，国内外很多学者都已作出成果，并研究得出几种适合于不同道路铺筑的级配类型。但是对于集料颗粒本身形态的研究并不多。 针对这一研究现状，本课题首先综合分析目前国内外使用过的研究集料外形的各种试验手段，并对国外发展中较完善的一种试验方法，集料成像分析系统AIMS进行详细的阐述，通过分析不同地区集料以及不同粒径尺寸的集料可知，不同地区集料有着各自的形态特征，在实际公路工程中应选择性使用。另外随细集料粒径尺寸的减小，其棱角性逐渐降低。当粒径为0.03mm时，棱角性最差，之后又略有提高；而粗集料随粒径尺寸减小其棱角性逐渐增强，当粒径为4.75mm时外形最不规则，其棱角状况也最丰富。 采用洛杉矶磨耗仪对16mm，13.2mm，9.5mm和4.75mm四档集料，分别进行0次、600次和1200次三种磨耗次数的磨耗试验，形成12种不同粒径不同磨耗状态的粗集料颗粒，然后根据自行开发的MASCA系统，进行图像信息采集及处理。提出了轴向系数、凸度、粗糙度、棱角参数、圆度、分形维数和球度七个形态特征量化指标。经过分析粗集料不同粒径尺寸及不同磨耗状态下的各个指标可知，随着磨耗强度增加，集料颗粒不断变圆变光滑，凸度逐渐变大，棱角参数、圆度和分形维数不断减小，球状指标值逐渐增大并接近1，这些变化趋势都与各指标的计算公式及特殊图形的变化一致。且在4.75mm至16mm尺寸中，随着粒径尺寸增大，外形越平滑。与之前AIMS的分析结果相比较，结论一致。通过磨耗次数与各指标之间的方差分析可知，分形维数与磨耗次数的相关性最高。 由于集料颗粒形状、粗度及表面纹理在很大程度上决定了混合料压实后颗粒的位置及颗粒间相互嵌挤锁结的状态，而这种状态会直接对沥青混合料的高温抗剪性能产生影响，故应将颗粒形态量化指标与具体的沥青混合料路用性能联系起来，从而指导实际工程。本文将上述研究的0次，600次和1200次三种不同磨耗次数的粗集料，按照AC-16、SAC-16和SMA-16三种不同级配类型，采用马歇尔级配设计理论，比较各种不同混合料的马歇尔体积参数和力学指标，并选择高温车辙试验、贯入剪切试验和新型圆形压头贯入试验进行高温抗剪性能研究，比较在相同实验条件下，不同级配之间和不同磨耗状态时的混合料抗剪能力。从试验结果可知，各试验之间相关性较好，粗集料表面纹理越粗糙，棱角性越强，其高温抗剪能力越强，这种影响对于不同级配都有类似变化。只是对于AC这种密级配沥青混合料，当粗集料外形改变到一定状态时，由集料的改变对其混合料引起的改变就不再明显，而对于SAC和SMA这种粗集料含量占百分之七十以上的间断级配，当改变集料状况时，对其混合料性能的影响要比密级配的影响更强烈。最后，针对本文所选级配，分别建立粗集料各个粒径的分形维数与各个高温指标的相关性，最终提出实际工程中应该着重控制的集料颗粒形状参数。

关键词： 地理信息系统   遥感数字图像处理   教学改革  

摘要： "遥感数字图像处理"课程已逐步成为地理信息系统(GIS)专业必修课程之一。文章探讨了在遥感数字图像处理课程教学改革中,围绕提高课程教学质量这一核心问题,从革新课程体系、协同教学、优化教学内容、丰富实践教学手段等方面进行改革和实践。

关键词： 前照灯   照射方向标定   车载摄像机   数字图像处理   车灯特征检测  

摘要： 近年来,随着汽车保有量不断增加,行车安全已成为当今备受关注的问题之一。前照灯光照方向检测是前照灯检测中的必检项目,前照灯光束照射方向不当,已成为影响汽车安全行驶的主要隐患之一。针对现有检测仪器和方法对光照方向的检测局限于特定的环境及设备要求,操作复杂,检测成本高,不能满足日益增加的汽车安全检测的需要。本文提出了一种基于图像处理技术的前照灯光束照射方向检测方法,设计了一种自动汽车前照灯照射方向标定系统。 首先,对前照灯投影图像进行处理,提出了一种车灯区域分割算法,分割车灯图像的左右车灯区域。在获得分割车灯区域图像的基础上,本文提出了两种车灯特征检测方法,分别为远光灯的质心检测算法和近光灯的明暗截止线拐点检测算法,在拐点检测的过程中提出了一种拟合直线的修正方法,用于明暗截止线的检测,以确保拐点检测的准确性。 然后,建立前照灯照射方向的标定模型,利用检测到的车灯特征及摄像机成像原理,计算前照灯照射方向角。依据标定环境的不同,本文提出了基于墙面和行驶路面的两种前照灯标定方法,可以对前照灯的远光灯和近光灯进行照射方向标定,获得车灯光束照射方向的水平及垂直偏转角度。并通过仿真实验对标定中潜在误差因素进行误差分析。 最后,在特征检测和标定模型的基础上,设计了一种自动汽车前照灯照射方向标定系统,可以由驾驶人员自动完成前照灯照射方向的标定。同时为了提高系统的稳定性,本文提出多帧统计的方法获得稳定的检测特征点坐标,还设定了标定结果的评估方法,克服了大量干扰信息对系统标定结果的影响,提高系统的一致性及准确性。 本文提出的前照灯照射方向标定系统,不拘泥于汽车检测站等特定环境、设备的要求,节约检测成本,操作简单,同时为前照灯照射方向的智能化检测提供了一条可行的途径。

关键词： 数字图像处理   车牌定位   字符分割   字符识别   BP神经网络  

摘要： 交通和通信是当前社会经济发展的两大支柱,其中交通问题日益引起广泛的重视。随着社会经济的不断发展和人们生活水平的日益提高,整个社会对交通运输的需求不断增大,智能交通系统的应用势在必行。汽车牌照识别系统是当前智能交通系统中的一个重要组成部分,正日益受到人们的重视。 本文运用图像识别的方法,分为车牌图像预处理、车牌区域定位、字符分割及字符识别四个模块对车牌识别技术进行分析研究,实现了车牌识别的研究目标,并完成了车牌识别的实时算法。首先详细介绍了车牌图像预处理的几个关键环节的原理并讨论了具体的实现方法;根据白色跳变点分布图用矩形匹配法实现粗定位,求得图像的大概位置;再根据条件搜索上下边缘,根据长宽比信息搜索左右边缘,扩展后进行车牌的准确定位裁剪;在字符分割的过程中,本文采用车牌字符垂直投影法,获得车牌字符的垂直投影,结合车牌字符的尺寸、位置等先验知识将车牌字符分割出来;最后,运用BP神经网络的原理,通过反复试验和比较选定了适合的参数和结构,顺利地进行了字符的识别。

关键词： 液晶显示屏   Mura   机器视觉   数字图像处理  

摘要： 为了满足市场对液晶显示屏日益激增的需求,液晶显示屏产业日趋标准化和规模化,而液晶显示屏缺陷检测作为生产过程中不可或缺的重要环节,目前多采用人工检测方法。人工检测不仅具有主观性、标准难以统一等弱点,而且占用大量人力、物力资源。因此,本文设计并实现了基于机器视觉和图像处理技术的液晶显示屏缺陷自动检测系统,具有速度快、规范化、成本低等优点,能够适应LCD液晶显示器生产自动化的要求。 本文针对液晶显示屏图像缺陷检测开展了相关研究工作。本着快速准确的原则,结合液晶显示屏图像的特点,根据韦伯定律对图像阈值分割算法进行改进,完成对最常见的点和线两种缺陷的检测。mura缺陷一直是液晶显示屏缺陷自动检测研究的重点和难点,本文首先分别使用了奇异值分解算法和离散余弦变换算法对缺陷图像进行重建,然后在差图的基础上,针对不同类型的1mura缺陷采用不同的检测算法,弥补了其他算法在图像重建之后采用单一阈值检测算法的不足。对于点状mura缺陷,在阈值化后采用统计的方法进行判定；对于区域mura缺陷,我们提供了两种方法,一种是窗口滑动统计检测方法,另一种是边缘检测方法；对于线状mura缺陷,使用边缘检测算法,对几种边缘检测算法进行实验,可以发现Canny算子能够获得良好的检测效果。 通过以上的研究,我们实现了对三种液晶显示屏产品的缺陷自动检测系统,推动了其他产品和其他类型缺陷自动检测研究的发展,为国内液晶显示屏缺陷自动检测系统在实际中应用打下了良好的基础。

关键词： 太阳光检测   数字图像处理   DSP   迭代阈值法   圆拟合  

摘要： 当前，人类正面临着煤炭、石油等矿物燃料枯竭的严重威胁，且在燃烧时会产生大量的二氧化碳，导致地球气温上升，生态环境恶化。 太阳能作为一种新型能源，具有存在普遍、储量无限、利用清洁、使用经济等优点，但是太阳能又存在着低密度、空间分布不均的缺点，这就使得目前一系列的太阳能设备对太阳能的利用率较低。太阳每时每刻都在运动，如果太阳能设备的能量转换部分能够始终与太阳光线垂直，那么它就可以在有限的使用面积内收集到更多的太阳能。然而，若想太阳能设备的能量转换部分能够始终与太阳光垂直，则要跟踪太阳。为解决这一问题，太阳方位检测装置则提供了条件。经分析与研究，太阳能设备对太阳的检测跟踪与非跟踪，其能量的利用率相差37.7％。 本课题以CCD图像传感器、数字图像处理器DSP为硬件基础，采用图像处理技术研究开发了太阳方位检测装置，提出了一种基于CCD和DSP的太阳方位检测方案。设计了光学成像机构，根据小孔成像原理将发散的太阳光线通过小孔投影在接收屏上，成为太阳光斑；设计了图像处理算法，根据采集接收屏上的图像信息，提取太阳光斑的亮度特征；提出了基于迭代阈值的圆拟合太阳光斑中心检测算法，最终得到太阳光斑在接收屏上的位置坐标；设计了太阳方位检测系统的软、硬件，并进行了电路开发板的调试等。实验表明所设计的太阳方位检测装置可以以较高的精度来检测太阳。

关键词： 数字图像测量   孔组   位置度   MATLAB  

摘要： 在机械产品中，孔组零件应用非常广泛。孔组零件产品质量的优劣决定了它是否能够与轴或其他零件进行正常装配，因而其误差测量一直以来都引起人们高度重视。孔组位置度的测量一般采用三坐标机测量和位置度综合量规。前者价格相当昂贵，且对操作人员要求较高，而后者是一种无刻度的量具，且对每个零件都需要人工操作，费时费力。 数字图像测量技术作为一种新兴的非接触检测手段，能够克服人工检测所带来的不利因素，提高检测精度和效率，降低生产成本。然而现在尚没有通用的图像测量系统，对于不同任务和不同目标，往往需要针对性地确立图像测量系统才能完成测量，尤其是软件方面。 本课题主要研究了基于数字图像处理技术的孔组位置度误差测量系统。鉴于位置度标注的复杂多样性，选取两种孔组零件：某型金属丝网减震器的方形底座和圆周均布八孔法兰盘作为测量任务。本文首先分析并搭建了硬件测量平台，完成摄像机系统标定;随后使用MATLAB软件对CCD采集的图像利用不同算法进行图像滤波、边缘检测、数学形态学处理、多个孔的分割及识别、直线特征提取、圆心定位处理之后，确定了以邻域平均法来进行图像滤波，Sobel算子进行边缘检测，区域生长法及区域描述来对孔进行分割识别，最小二乘拟合法来进行圆心定位;最终确立出软件算法流程图，依此计算所得的图像测量值与手动测量结果比较并进行误差分析。结果表明：方形底座和八孔法兰盘的图像测量结果与手动测量结果相差较小，由此验证本论文所设计的图像测量系统是有效的，这为图像测量的工程化应用奠定了良好的技术基础。