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关键词： 夹杂物   电子散斑干涉法   数字图像处理   有限元   Matlab   ANSYS  

摘要： 本文用电子散斑干涉法对硬夹杂铝、空洞夹杂试件在拉伸载荷作用下的离面位移场进行了测量,对其试验结果用Matlab语言进行了数字图像处理。与用ANSYS有限元分析软件对其进行力学模拟的位移场与应变场结果进行比较,得到了实验与力学模拟吻合一致的结论,从实验和力学模拟分析上为研究夹杂材料损伤扩展的基本规律打下了一定的基础,对其应用提供了一定的理论依据和指导作用。 本文的具体研究内容为：(1)选用合适的测量离面位移的电子散斑实验光路,对逐步拉伸载荷下的硬夹杂铝和空洞夹杂试件进行测量。(2)用MATLAB语言对散斑干涉条纹进行数字图像处理,处理方法包括直方图均化、灰度调整、中值滤波、指数低通滤波、巴特沃斯低通滤波和二值化。分析和总结了夹杂材料在拉伸载荷下的条纹变化趋势。(3)利用ANSYS有限元软件对硬夹杂铝和空洞夹杂试件在拉伸载荷下的位移场、应力场、应变场进行了力学模拟分析,并和电子散斑干涉法实验结果进行了比较,得到了一致、吻合和合理的结果。 通过本文的研究,得到以下结论： 1.采用巴特沃斯低通滤波进行散斑干涉图像滤波处理,可以提高散斑干涉条纹的对比度,有利于级间条纹的判别和解释。 2.当拉伸载荷沿y方向时,硬夹杂上下两端是第一条暗条纹萌生的位置,即硬夹杂上下两端的位移或应变的数值最大。随着加载负荷的增加,条纹以上下两端为中心逐步向硬夹杂左右位置扩散,条纹数量逐渐增多；上下两端位置为薄弱区,若荷载超过线弹性范围,在此处将最先产生微裂纹,接着裂纹向硬夹杂左右位置扩展；而空洞夹杂情况与之相反。 ***对实体模型进行力学模拟中,采用分区域网格划分方法,可以提高计算机的计算速度；电子散斑干涉相关条纹定性分析的情况可以用平面应力模型下z方向的应变场来进行模拟分析；相对于实体模型,选用平面应力模型对拉伸下的空洞夹杂试件进行模拟可得到较精确、简单的应变、应力分布。 ***条纹图和有限元数值模拟的位移等值线图所表征的硬夹杂和空洞夹杂周围变形场在形状和分布上的吻合,证明了实验、图像处理和有限元数值模拟的方法的合理性和正确性。 5.数值模拟分析结果表明,当拉伸载荷沿y方向时,硬夹杂物的上下两端为高位移区,高应变区以及高应力区,而左右两端为低位移区、低应变区、低应力区；空洞夹杂的情况正好与之相反。ESPI干涉条纹总是首先在应力最大的位置萌生,然后向低应力区传播。应力最大位置为薄弱区,将最先产生微裂纹。

关键词： 灰色系统理论   灰色预测模型   灰色关联度   数字图像处理   边缘检测   图像压缩   图像评价   铁谱技术   磨粒识别   灰色关联神经网络  

摘要： 铁谱技术以磨损产生的微观颗粒为研究对象,通过分析机械设备中各种类型磨损颗粒的数量及趋势,监测机械设备所处的状态,进而预测机械设备可能发生的故障。在铁谱技术中,磨粒图像是反映机械设备内部零部件磨损状况的重要信息载体,磨粒特征分析是监测对象实际状态十分丰富而又有效的方法。磨粒识别是铁谱分析的核心环节,识别的正确与否,直接关系到磨损状态诊断的正确性。随着计算机技术的迅猛发展,将计算机视觉技术、专家系统、人工神经网络等引入铁谱分析技术中,实现磨粒识别的智能化已成为铁谱技术研究领域中的热点和难点问题。由于图像具有灰色特性,如图像像素的灰度值、图像的边缘、图像的噪声及图像分割阈值等等,近年来,灰色系统理论受到图像工程领域研究人员的广泛关注和重视,同时探讨它在图像工程中的可行性和有效性逐渐成为一个崭新的课题。本文以铁谱磨粒图像的处理、特征提取及识别为背景,在运用灰色系统理论对磨粒图像进行处理的基础上对以下五个问题进行了研究。 1.提高灰色预测模型精度研究 研究发现,影响灰色预测模型精度的主要因素有原始数据序列的光滑度、模型的背景值及模型的初值。基于此,分别就上述三个影响因素对提高灰色预测模型精度进行了研究: （1）提出了基于函数x-a（a＞0）变换和基于多重复合函数变换提高数据序列光滑度的方法,理论上证明了数据序列经过该变换后可以有效地提高其光滑度,且其光滑度优于现有的其它变换函数,进而,总结了提高数据序列光滑度的变换函数的性质; （2）基于数据序列的指数函数特性和积分定义,提出了两种模型背景值构造方法,并对这两种改进灰色模型的拟合和预测精度进行了分析,结果表明这两种改进灰色模型不仅可以用来进行短预测,还可以进行中、长期预测; （3）提出了修正初值和时变初值的模型初值构造方法,给出了利用自适应遗传算法求待辨识参数的方法。为了取得更高的建模和预测精度,可以从序列光滑度、模型背景值及模型初值三个方面同时对灰色预测模型进行改进。 2.灰色关联度研究 研究发现:目前的灰色关联度模型存在一些缺陷,如灰色关联四公理和灰色关联度的计算方法之间存在着矛盾,序列不同无量纲化计算对关联度的计算结果也会产生影响等。基于此,对均值灰色关联度和T型灰色关联度进行了研究: （1）提出了改进的欧几里德灰色关联,改进的欧几里德灰色关联模型不仅考虑了各点关联系数对其平均值的波动,还考虑了正理想相关和负理想相关,具有平行性、规范性、整体性、偶对称性及接近性; （2）提出了改进的T型灰色关联度,改进的T型灰色关联度能够反映序列的正、负相关关系,具有对称性、唯一性、可比性、接近性及规范性,且对无量纲化处理具有保序性。 3.基于灰色系统理论的图像处理算法研究 （1）提出了基于绝对灰色关联度和LOG算子的边缘检测算法、基于相关性的图像边缘检测算法及基于级比的边缘检测算法,这些算法不仅具有较强的图像边缘检测能力,可以检测出图像不同方向的边缘,而且能够根据阈值调节检测的边缘细节,定位准确,连续性较好,易于软件编程并行实现,计算量小,其中前两种算法还具有一定的抑制噪声能力,特别对于Gaussian噪声、Speckle噪声及Poisson噪声; （2）提出了基于灰色关联系数的图像噪点检测算法,该算法根据含噪图像与对应均值图像在各像素点的灰色关联系数来识别噪点,利用了整幅图像的信息,特别是噪声的统计信息,可以有效的检测出图像噪点,避免误检; （3）提出了基于加权灰色关联度及基于灰色预测模型的噪点灰度处理算法,这两种算法以含噪图像对应的均值图像或中值图像为基础,分别采用灰色关联度和灰色预测模型来进行噪点处理,可以有效克服周围噪点的影响,更好地改善图像质量,同时图像的保真度较好; （4）提出了基于提升小波和灰色预测模型的图像压缩算法,该算法首先利用提升小波将压缩图像转换到频域,利用零树区分各波段中的重要系数与不重要系数,进而利用hilbert曲线将各波段扫描成一维,最后利用灰色预测模型进行预测编码。实验结果表明该算法有效地提高了图像的压缩率和压缩质量。 4.图像保真度评价研究 基于相关性指标的特点,提出了基于相关性和离散小波变换的图像保真度评价算法,该算法能够从图像概貌质量和细节质量两个方面对图像进行评价,可以比较准确地反映图像的质量,是一种有效的、具有多尺度分辨功能的、客观的且定量的图像评价方法,更加符合人类视觉系统的特点。 5.磨粒图像预处理、特征提取及识别算法研究 磨粒图像定性分析包含三个基本问题:磨粒图像处理、特征提取和识别。在磨粒图像处理上,运用本文所提出的图像边缘检测、图像平滑等算法对磨粒图像进行预处理;在特

关键词： 汽车保险电路   边缘检测   彩色空间   视觉检测   数字图像处理  

摘要： 随着我国汽车业和交通运输业迅猛不断地发展,汽车已经成为人们工作、学习和生活不可缺少的运载工具。汽车的安全显得非常重要,而汽车保险电路则为第一道重要的安全防线。国内安装汽车保险电路都是采用人工安装,工人在大批量安装过程中容易错装、漏装或多装保险丝。因此,引进视觉检测方法检测汽车保险电路对提高汽车的安全性和节省人力具有重大意义。目前,国内对汽车保险电路的视觉检测技术研究甚少,对汽车保险电路的视觉检测技术进行深入研究有显著的现实意义和广泛的应用前景。　　 本文主要研究了汽车保险电路视觉检测的关键技术,核心是数字图像处理算法。由于汽车保险电路结构复杂、数据量多,给定位和识别保险电路带来了困难。鉴于所采集的数据具有颜色特征,本文主要通过分析图像的彩色特征对保险电路进行识别。　　 根据汽车保险电路图像的特点,先对图像进行初步处理,再选择合适的彩色模型,定位和识别保险电路。具体内容包括:首先,结合中值滤波和Sobel边缘检测算子来检测保险电路的边缘,该方法能过滤图像的无用细节信息,大大简化图像的边缘数据。接着,使用Hough变换检测保险电路边缘直线,根据直线倾斜角度对图像进行倾斜矫正,再裁剪保险电路的有效区域。然后,在HSV彩色空间下对图像的H分量、S分量和V分量进行分析,分割出保险丝,再使用数学形态学和均值滤波处理分割后的图像,使得图像更有利于定位。结合保险丝的形状特征,使用行投影法和列投影法定位各个保险丝。最后,在HSV彩色空间上对各个保险丝进行颜色识别,并与标准保险电路比较,反馈出错误信息。　　 通过对比视觉技术定位保险电路结果和实际保险丝位置,求出算法定位误差。实验表明,所研究的视觉技术定位方法与实际的位置误差较小。使用HSV彩色特征检测算法能够准确地识别保险丝的位置和类别。

关键词： 数字图像   故障识别   算法   可视化   可靠性  

摘要： 钩尾扁销作为列车车钩和缓冲装置的连接配件,它若丢失或断裂将造成列车分离,给列车行车安全带来很大的隐患;制动梁支柱圆销丢失是造成列车制动梁零部件脱落事故的主要原因。因此,对列车钩尾扁销和制动梁支柱圆销故障检查是保证列车行车安全的必要条件。上述两大类故障传统检查方式为人工静态检测,而随着列车运行速度的不断提高,列车检修周期大大缩短,人工静态检测方式具有效率低、可靠性差等缺点,难以满足铁路部门的要求。因此实现上述两大类故障的计算机自动检测对保障列车行车安全具有极其重要的意义。 本课题是对列车运行故障动态检测系统(TFDS)的延续性研究。主要基于数字图像处理研究方向,通过分析列车钩尾扁销和制动梁支柱圆销两大类图像故障特征,设计并完成两大类图像的故障自动识别算法。 首先详细地介绍了本课题需要使用的数字图像处理领域经典算法,如图像几何变换、基于直方图的灰度变换、平滑处理、灰度映射、利用梯度信息的边缘检测、模板匹配等数字图像处理算法,并阐述了本课题采用这些算法的原因。 根据钩尾扁销和制动梁支柱圆销两大类图像特征,如何设计能够准确提取出两大类图像特征部分的算法,如何设计高效精准的故障判断算法,这两部分内容是本课题的重点和难点部分。本课题最终采用上述数字图像处理经典算法和窗口灰度映射新算法完成了两套故障识别算法的设计工作。 算法功能的实现需要软件平台来支撑,通过和其它编程软件比较,本课题选用C++ Builder可视化编程软件完成测试平台的设计、调试以及DLL文件的生成工作。 最后通过算法对现有图像样本的故障识别,对算法的“瓶颈“问题、效率和可靠性进行了分析。实际应用证明,算法运行稳定,算法设计满足识别率要求。

关键词： 人工神经网络   数字图像处理   图像压缩   BP网   SOFM网   CPN网  

摘要： 人类获取的信息大多数来源于图像媒体,图像已成为人类生活中信息交流最为重要的载体,也是蕴含信息量最大的媒体。信息数字化处理也成为了信息社会的一个重要标志。 但是图像信息数字化给电子信息技术领域带来了的最大的难题就是海量数据的存储和传输问题。因此,数据压缩技术,尤其是数字图像的数据压缩技术就成为了解决问题的关键。数字图像压缩就是通过减少图像的冗余数据以达到图像压缩的目的,从而充分利用人眼的视觉特性和图像的统计特性来减小图像信息的冗余度,在保证图像质量的条件下实现图像压缩。 由于上述原因,多种数字图像压缩技术应运而生。其中,基于人工神经网络的数字图像压缩技术也成为一个研究热点。 人工神经网络领域研究的背景工作始于19世纪末和20世纪初。它源于物理学、心理学和神经生理学的跨学科研究,人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),就是人们在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的一种新型智能信息处理理论。它的网络结构是多种多样的,按照网络的拓扑结构一般可分为两种:前馈网络和反馈网络。其中前馈网络主要有BP网络, MADLINE网络、多层感知机网络(MLPN)、径向基函数网络(RBFN)等;而反馈网络通常包括Hopfield网络、Boltamann机、ART网络等。 其中用于数字图像压缩的神经网络一般有:基于误差反传的多层感知器——BP神经网络,自组织特征映射网络——SOMF网,以及对向传播神经网络——CPN网等。 本文我们主要以基于误差反传的多层感知器——BP神经网络、自组织特征映射网络——SOMF网以及对向传播神经网络——CPN网在数字图像处理压缩技术中应用为例,来介绍基于人工神经网络的数字图像压缩的实验方法和效果。通过图像数据预处理、网络建立和训练、仿真、图像重建等几个步骤对图像进行压缩处理,然后利用输入与重建图像的信噪比和峰值信噪比两个性能函数来评定图像压缩的质量,当信噪比和峰值信噪比越大时,表明图像压缩质量越好。 通过实验可以看出人工神经网络虽然只是人脑的简单模拟与抽象,但具有很多与人脑相似的信息处理能力,因此也具有较强的数据压缩能力。另外,神经网络也将促进图像编码向智能化和知识化的转化。而且神经网络较强的容错能力和联想记忆功能,有助于对噪声图像的数据及对压缩后信息不完全图像的恢复,在数字图像处理方面有更多的优势。

ISBN: (纸本)9787512401884

关键词： CCD图像传感器   温度测量   数字图像处理   三维温度场  

摘要： 温度的测量与国防、军事、科学实验和工农业生产息息相关,是一个极其重要的因素。然而传统的测温仪器大多都只能测量单点的温度,不能反映整个温度场的分布,存在很大缺陷。基于彩色CCD图像传感器的温度场测量技术是一种新型测温方法,它综合利用图像检测技术、数字图像处理技术和辐射测温技术,具有所有非接触测温法的所有优点,并能给出温度场的分布,成为高温检测领域的研究热点之一。 本课题针对基于彩色CCD图像传感器的温度场测量技术进行了深入研究,并设计了一套基于彩色CCD的测温系统。 本文详细研究了辐射测温的原理及方法,CCD的工作原理及彩色CCD的测温原理,选择采用比色测温法测量温度,并提出了一种可对具有轴对称特征的火焰进行三维温度场重建的算法。建立了CCD测温装置,包括对镜头成像系统、图像传感及采集系统、图像处理系统的设计与搭建。然后设计了图像采集和处理软件,包括图像采集模块、图像噪声处理模块、图像分割模块、二维温度场计算模块、三维温度场重建模块。系统设计完成后在黑体炉上进行了标定,为避免图像饱和,采用分段标定的方法。标定后,进行了测温实验,并使用哈工大自动检测与过程控制研究所自制的MWP-Ⅱ型比色高温测量仪作为比对,最后进行了误差和不确定度分析。

关键词： 数字图像处理   特征提取   神经网络   软件设计  

摘要： 大豆是我国重要的经济作物,但是大豆外观检测作为大豆生产加工的重要环节,检测手段仍然停留在传统低端的人工检测手段上,不能将检测结果进行直观的量化和系统化,没有准确的检测结果,使大豆无法进行分品分级,严重制约了我国大豆产业的发展。因此,大豆外观品质检测应以无损,高效,精确的为研究方向。本研究正是基于此原则,进行算法研究和系统设计。课题是国家博士后基金项目《基于机器视觉技术的大豆外观品质无损检测系统的研究》的组成部分。根据大豆外观品质与内部品质的联系,本研究开发基于图像处理技术的大豆外观品质检测系统。以此来开发一种精确、高效的大豆品质无损检测新技术。研究的具体内容如下： 经过对不同光照条件和背景下大豆样本拍摄效果比较,实验最终设计了拍摄条件均一稳定内置恒定光源的暗箱作为拍摄环境。并搭建了操作简单、成本低、拍摄效果清晰的图像处理硬件系统。这其中包括CCD数码摄像机,存储功能强大的计算机和用于测试稳定光源的照度计。实验中以16粒大豆为一组,分别对正常大豆,病斑大豆,霉变大豆,虫蚀大豆,破碎大豆以及混杂豆粒进行图像采集,拍摄上千幅大豆图片,使实验数据更为精确。 在图像处理过程中,分别选取RGB和HIS颜色模型,并对颜色模型所处理的结果进行分析。研究利用灰度线性变换图像增强的图像处理方法来增强目标和背景的对比度,进而通过比较各种分割方法,选取了按幅度分割的阈值分割法。对提取的豆粒二值图像进行了孔洞填充和黏连的分割。基于图像处理的结果,本研究分别对形态特征,颜色特征和纹理特征的39个特征参数值进行详细明确说明。其中包括圆形度、紧实度、蓬松度、弧形度、偏心率、椭长轴和椭短轴等一系列特征参数。将提取到的特征参数进行数据标准化,运用主成分分析法来数据降维,从而降低神经网络的复杂度,改善训练精度。实验建立三层BP神经网络,通过误差对比选择隐含层个数为12。对600多幅各种大豆图片进行的识别测试,发现系统的平均识别精度为90.33%,可以达到识别要求。 在设计大豆外观品质检测软件时,首先利用VC++开发平台编写图像处理程序；然后运用Matlab软件进行神经网络识别系统的构建,最后将编写好的Matlab识别程序嵌套进VC++编写的图像处理程序,完成人机交互界面的开发。这是一套完整的、独立的大豆外观品质检测软件,不受其他任何软件的制约,可以在此基础上进一步扩充功能为整个系统的进一步扩展提供坚实基础,并为今后系统的推广铺平道路。该软件的操作窗体设计规范合理、按钮名称明确,操作简便。具备消息标题,菜单栏、工具栏、帮助菜单、热键标识等一系列基本功能。符合一般用户的操作习惯,具备软件的友好性。 综上所述,本研究为大豆外观品质检测的科学化,自动化提供坚实理论基础及技术支撑。所研究的新技术方法为实现大批量大豆的精确、无损、高效的自动化检测打下基础,在理论和实践中都具有应用价值。

关键词： 数字图像处理   图像分割   图像阈值分割   遗传算法   多维空间  

摘要： 图像阈值分割是图像分割中的重要技术之一,是一个古老而经典的图像处理问题,目前仍然是数字图像处理中的一个焦点问题。图像阈值分割的准确性将直接影响后续任务的有效性,是对图像进一步分析、识别的前提。作为一种传统的图像分割方法,图像阈值分割方法实现简单、计算量小、性能稳定,因而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。本文分析了现有的图像阈值分割算法,与现有方法的研究思路不同,提出了无准则图像阈值分割算法——最优进化算法(Optimal Evolution Algorithm, OEA),并将算法推广到高维空间得到无准则高维图像阈值分割算法。本文的主要工作及创新点如下: (1)与现有图像阈值分割算法的研究思路不同,提出无准则图像阈值分割的概念。根据生物进化论和遗传算法理论,提出了最优进化方向存在的假设,并提出了最优进化方向必须具有进化的一致性和稳定性。 (2)根据生物进化论和遗传算法,建立了种群进化模型和阈值更新模型,定义了编码规则、采样方法、种群的初始化方法、初始进化方向的设定方法、适值的计算和选择机制,实现了无准则图像阈值分割算法――最优进化算法。设计了大量实验验证了最优进化方向的存在,通过大量实验验证了种群受到最优进化方向的吸引最强烈,无需任何准则函数的指引即可找到最优进化方向,验证了最优进化方向是使得种群的进化最稳定的方向。各类图像的测试结果说明,OEA是有效的图像阈值分割算法。 (3)针对OEA存在的问题,改进了算法的性能。在进一步细化种群进化模型的基础上,发现了种群进化中初始阈值和最优阈值的关系,改进了阈值更新模型,建立了阈值修正模型,得到了收敛迅速,收敛速度和计算结果稳定的OEA。改进后的OEA解决了当初始阈值随机选取时,OEA存在计算结果和迭代次数不稳定的问题;解决了当目标像素点与背景像素点的个数相差较大时,OEA得到的最优阈值易偏向于数量较多的一方,从而使分割结果中产生噪声的问题。用细化后的种群进化模型更清晰地表达了种群的进化过程,通过细化后的种群进化模型及大量的实验更进一步验证了假设的合理性。各类图像的测试结果表明,改进后的OEA的算法性能和分割效果有了显著提高,改进后的OEA是高效的无准则图像阈值分割算法。 (4)在OEA的理论基础上,给合二维图像阈值分割思想,将OEA推广到二维,提出了一种通用的,无准则函数的二维图像阈值分割算法框架――二维最优进化算法(Two-dimensional Optimal Evolution Algorithm,2D-OEA)。实验结果表明2D-OEA是快速、稳定和有效的图像二维阈值分割算法,2D-OEA的算法性能和分割效果比1D-OEA有了显著提高。 (5)针对目前的图像阈值分割方法仅限于一维或二维的现状,和高维空间中图像阈值分割算法面临的计算复杂度高和区域划分等问题,建立了法向量定向模型,提出了超体划分和超平面划分两种区域划分方法,实现了无准则高维图像阈值分割算法(N-dimensional Optimal Evolution Algorithm,ND-OEA)。提出的ND-OEA收敛迅速,收敛速度和计算结果稳定,算法复杂度远远小于高维图像阈值分割的理论算法复杂度( ) O L2 N。用各类图像对ND-OEA的两种划分方式进行了测试,超体分划分随着空间维数的增高,目标丢失越来越严重;超平面划分方式的分割效果稳定。ND-OEA实现了无准则高维图像阈值分割算法,实现了高维空间中的快速图像阈值分割算法。随着空间维数的增高,ND-OEA越来越趋于反应图像中目标和背景的整体特性,细节越来越少,目标与背景的对比越来越强烈,符合人类视觉系统的信息选择机制,是一种智能化的算法。 (6)将最优进化算法推广到了彩色图像阈值分割和灰度图像的边缘检测问题中,对3幅现有图像阈值分割方法难以得到理想分割效果的彩色图像进行了测试。实验结果表明,ND-OEA不需要进行颜色空间建模,也能自适应地在RGB空间找到最优分割面;基于ND-OEA的边缘检测方法提取出的边缘清晰、细节丰富、连通性好,是有效的边缘检测方法。

关键词： 电子内窥镜   视频采集及显示   数字图像处理   Flash FPGA   硬件描述语言  

摘要： 新型的电子内窥镜融合了电子、光学以及图像处理等技术,以其方便优良的图像采集、处理及显示能力在工业无损检测、现代医疗等方面得到了广泛的应用。如何进一步提高电子内窥镜的图像采集及处理速度、智能化控制水平、便携性等是目前该领域研究的重要课题。高速大容量低功耗FPGA的出现,为电子内窥镜图像处理系统的设计提供了新的思路和方案。本文以Actel独特的低功耗Flash FPGA芯片为核心,对电子内窥镜图像处理系统进行研究和设计。 论文探讨了电子内窥镜以及数字图像处理技术的发展和应用现状；对比论证了现有的几种电子内窥镜图像处理方法,在此基础上,提出了基于Flash FPGA的系统总体方案并进行了相关的分析和设计：对视频输入输出接口模块、图像处理模块、系统电源模块等部分的关键硬件电路进行了深入的研究,完成了系统原理图和PCB版图的设计；设计了系统的主要软件,包括：图像采集显示控制模块(包括基于8051软核处理器的I2C通讯程序、视频编解码器寄存器的初始化程序等)、SRAM读写控制模块(即基于Verilog HDL乒乓缓存结构数据存储控制器)、数字图像处理模块等；最后给出了系统调试方法以及关键电路模块试验和仿真的结果。