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摘要： 如今很多现代化工业在生产中所面临 的工作条件相对恶劣,比如高压、高负荷等, 为了给机械工程领域贡献一份科技力量, 就要将数字图像处理技术应用其中,学会 借助数字化技术用不同处理方式把图像转 化成计算机能识别到的数字信号,继而为 机械检测、材料分析等方面提供帮助。

关键词： 土石混合体   数字图像处理   直剪试验   力学特性   细观变形破坏机制  

摘要： 土石混合体是一种非均匀、非均质、非连续的不良地质体,其力学特性和破坏机制与一般岩土体存在显著差异。鉴于相关研究不够深入,选取边坡工程现场3组不同部位的土石混合体照片,利用数字图像重构方法建立土石混合体细观结构模型。利用PFC2D开展二维数值直剪试验,对土石混合体的力学特性进行研究。探究含石量与强度参数的关系,分析土石混合体的细观变形破坏机制。研究结果表明:在一定含石量范围内,内摩擦角与含石量总体上呈线性增加,而黏聚力与含石量总体上呈指数衰减。剪切带也受含石量的控制。不同含石量的土石混合体的剪切强度与法向应力均满足莫尔-库伦准则。在剪切过程中,不同试样的剪应力-剪切位移曲线均经历了峰前和峰后2个明显不同的阶段,且峰后出现了一定的软化现象。由于峰后石块的咬合与断裂不断产生,应力-应变曲线波动较大,出现剪应力跳跃现象。此外,直剪试验中法向应力越大,剪切带厚度越大,但试样剪胀性却减小。根据剪切过程中试样内部颗粒间接触力的力链演化过程发现,随着剪切位移的增加,为了抵抗剪应力,土石颗粒间接触力的方向发生了明显的偏转,同时颗粒间接触力的大小分布也发生了一定的变化。当试样发生剪切破坏后,随着剪切位移的继续增加,试样内部颗粒间接触力变化不明显。研究结果可为科学合理地治理土石混合体边坡提供理论支撑和保障。

关键词： STM32F103ZET6   生物识别   数字图像处理   智能门禁系统  

摘要： 本研发课题通过综合分析当前智能门禁系统的研究现状、发展趋势以及市场需求等,针对当前智能门禁系统存在的异常问题,以STM32F103ZET6单片机为主控芯片,运用生物识别、数字图像处理以及物联网等技术,实现了智能门禁系统语音交互、生物(人脸和指纹)识别和数字密码等多种身份认证方式;加入了液晶显示和语音交互功能,以便于用户管理本地系统。最终,设计了一款拥有多种本地开启方式,具备智能控制、安全可靠、操作方便以及简约美观等优点的智能门禁系统。

关键词： 创新性研究   数字图像处理   阶段性成果   光子学   阶段性科研   学术论文   实验报告   征稿简则  

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。2、研究快报(1~3个月可刊出):应是高创新性研究成果或高创新性研究的阶段性成果,具有首报意义。

关键词： 表情识别   卷积神经网络   注意力机制   轻量级   图像分割   图像识别   数字图像处理  

摘要： 表情识别在教育、医疗、公共安全等方面发挥着重要作用。随着卷积神经网络(CNN)的发展,表情识别的准确率逐渐得到提升,但还不够理想,且参数规模增大和识别效率低下,使模型训练的开销增加。针对上述问题,文中提出一种基于高效通道注意力(ECA)机制和图像分割的轻量级表情识别算法。该算法分为面部分割网络FSNet(Face Segmentation Network)和轻量级表情分类网络TCNet(Tiny Classification Network)两部分,FSNet的目的在于切割出人脸部分,摒弃大量冗余信息,有效减少数据处理量;ECA机制使得特征提取效果有所提升,TCNet的识别精度也得到提高。所提方法在Fer-2013和RAF-DB数据集上的识别率分别为72.25%和85.40%,与其他模型对比,该方法能够在保持较少参数量的同时提高识别准确率。

关键词： 数字图像   矩阵可视化   Matlab  

摘要： 矩阵的理论和矩阵算法在数字图像的分析和处理中应用广泛,在矩阵的概念及其运算的教学过程中结合现代信息技术,运用数字图像将矩阵可视化开展教学设计。文章借助Matlab软件中各类函数进行数字图像处理实验,演示图像矩阵的加法、减法、数乘以及乘法运算。

关键词： 混合式   两性一度   数字图像处理   金课”建设  

摘要： 混合式教学已成为高校课程实施的主流模式。但是,混合式课程建设要达到“两性一度”的“金课”标准仍存在一定的挑战。本文针对“数字图像处理”“金课”建设过程中存在的痛点问题,在三全育人视域下,基于OBE教学理念,以前沿技术和工程实践创新驱动课程教学改革,从时间、主体、空间三个维度发力,实现德育与智育、线上与线下和过程与质量深度融合,全方位助力高质量人才培养。

关键词： 土石坝料级配检测   数字图像处理   SIFCM算法   级配修正模型   坝料合格性检测  

摘要： 土石坝坝料的合格性检测通常是通过判断现场筛分试验获得的级配参数是否满足设计要求来实现的,然而通过筛分试验获取级配参数的方法存在采样率低,操作过程繁琐,智能感知程度差等缺点以致检测结果代表性差。为了提高坝料级配参数的智能检测程度,依托辽宁某电站现场挖坑检测位置处的图像和级配数据,采用融合空间信息的直觉模糊C均值聚类(SIFCM)算法进行土石坝料数字图像的分割,并利用等效椭球体积的方法实现了土石坝料的三维体积重构,进一步通过基于BP神经网络的级配修正模型修正后,得到真实条件下的坝料全级配特征曲线,进而获得评价坝料合格性的4个指标:最大粒径、P5含量、曲率系数C_(c)和不均匀系数C_(u)。实际工程应用表明,本文建立的基于SIFCM_BP算法的坝料级配特征智能识别修正模型具有较高的识别精度,本文方法为大坝碾压施工前坝料合格性快速判别与施工过程中坝料压实特性的实时评价提供了重要支撑。

关键词： 机器视觉   数字图像   系统设计  

摘要： 数字图像技术在多个领域得以广泛应用,为了提升图像处理效果,文章基于机器视觉技术,提出数字图像处理系统设计,借助该技术,从不同模块进行设计,如数字图像收集器、数字图像清晰度指标、图像编辑、图像设置等,通过规范处理数字图像,促进其质量的提升,从而实现预期目标。

关键词： 智能检测   隧道衬砌   裂缝检测   数字图像处理   深度学习  

摘要： 针对目前隧道衬砌裂缝检测方法适应性不好且检测精度不高等问题,提出了以图像处理和深度学习相结合的衬砌裂缝检测方法.首先,以隧道衬砌图像采集车载设备为研究对象,对获取的图像利用改进Mask匀光算法去除图像中的阴影,利用拼接缝去除方法去除拼接缝.其次,构建改进的VGG19网络模型,通过深度学习方法实现了衬砌裂缝的高效分割,提出基于虚拟标尺的裂缝长度和宽度测量方法,实现了衬砌裂缝的高效准确检测.最后通过实际隧道检测试验验证了本文方法的可行性和有效性,试验结果表明裂缝类型识别率高,裂缝长度的最大偏差为2.92 mm,裂缝宽度的最大偏差为0.28 mm.