图像处理技术在铁路车号自动识别中应用的探讨

为实现铁路车号自动识别,运用MATLAB的图像处理功能,采用MATLAB平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想,对车号进行读取和精确定位.运用BP神经网络算法在MATLAB平台上解决因自然因素或采样因素所造成的车号字符识别困难.     

基于水天线检测的数字图像处理算法研究

重点讨论了天文导航中水天线图像的处理算法.先通过小波变换的阈值法分割对图像进行分割,然后利用中值波消除图像中的噪声,再通过小波变换提取出图像中的水天线,最后通过Hough变换得到图像中水天线的具体位置信息,从而计算出舰船的摇摆角.     

彩色图像去噪方法的研究

通过将彩色图像转化成数字图像,应用二值图像的腐蚀和膨胀运算,实现了彩色图像的支噪,数值实验的结果令人满意。此外,给出了不同结构填充元素对同一幅彩色图片进行去噪得到的不同结果。通过实测证明这种方法是有效、可行的。     

DSP+FPGA在舰船碰撞监控报警系统中的应用

近年来,造船工业的进步使船舶的速度、吨位和数量迅速增加,随之产生了航道拥堵、船舶碰撞等现象。为了防止出现船舶碰撞事故,仅依靠传统的雷达系统远远不够。本文充分利用数字信号处理器DSP与可编程控制阵列FPGA技术,在DSP+FPGA架构的基础上,设计一种新型的舰船防碰撞监控报警系统,并介绍该监控报警系统的原理和结构组成。     

图像处理技术在轨道平顺度检测中的应用研究

对呼和浩特铁路局工务段各工区现有轨道长波不平顺激光检测仪进行研究。由于其工作时检测数据是靠人工来读取投射到激光靶面上的激光光斑位置,很难保证数据的准确性,而且在读取数据时,高亮的激光光斑会对人眼造成一定的伤害。由此本文提出,利用工业相机对激光靶面上的激光光斑图像进行采集,利用图像处理技术对采集到的光斑图像进行逻辑运算处理并进行轮廓提取,再运用椭圆拟合算法对处理后的光斑图像进行椭圆拟合,最后提取出拟合出椭圆参数的中心坐标就是检测的激光光斑中心坐标。以此方法来代替人工读数,从而减小人工读取坐标数据带来的误差并减少高亮光斑对人眼的伤害。     

荧光磁粉探伤自动检测及图像处理系统研究

荧光磁粉检测中操作人员的安全保护、检测效率、检测结果的保存、复验等一直以来都是磁粉检测的技术瓶颈。研究一种自动磁粉探伤图像采集处理系统,能够对缺陷图像进行采集、预处理和缺陷标注,利用该系统可以有效减轻工人的劳动强度,提高检测结果的可靠性,保证缺陷记录和处理的可追溯性。     

图像处理技术在船舶推进器空泡试验中的应用研究

运用数字图像技术和AutoCAD2000图形软件,探索了处理螺旋桨桨叶上空泡图像的问题,利用桨叶空间曲面网格和桨叶空泡图像对比的方式给出了浆叶上空泡区域的边缘,同时还指出了使这一技术实用化需要作的工作。对于空泡体积这一问题,提出了结构光方式的测量模型,它比已报道的同类方法有较高的操作效率。     

基于Halcon及VS的动车组制动闸片厚度自动识别模块

研究基于图像处理和模式识别的动车组闸片厚度自动识别模块,解决动车组制动时因闸片过薄而导致的车轮迅速升温,甚至引发不安全状态的问题.该模块可实现动车组通过时自动检测,即自动拼图、图像预处理、模型定位及制动闸片厚度计算,并对厚度小于一定数值的闸片进行自动报警.通过大量实验和测试表明,该模块可以有效地计算闸片的厚度,具有很好...     

基于红外热成像的朔黄铁路隧道衬砌渗漏水检测技术

总结并对比了人工目视检查、分布式光纤测温检测、地质雷达检测、红外热成像检测等国内外常用隧道衬砌渗漏水检测方法的优缺点。鉴于红外热成像检测优势明显,本文详细介绍了应用红外热成像检测隧道衬砌渗漏水的技术原理及方法,并设计了图像处理算法。在朔黄铁路5座渗漏水隧道中的检测实践表明,红外热成像技术检测速度快,准确率高,不仅能够准确检测出渗漏水位置,而且能够计算出渗漏水区域面积,建议大范围推广应用。     

基于应力波频谱图的护栏金属立柱埋深检测法

护栏是公路上最重要的安全设施，金属地埋立柱是其主要承重部位，其埋深直接决定了发生事故时护栏的安全防护作用。应力波反射法作为一种无损检测技术，被广泛应用于结构的尺寸和完整性检测中，而传统应力波反射周期往往依靠人工经验提取。为增加测量的准确性，减小人为因素的影响，提出一种基于图像处理的应力波反射周期提取方法。首先，对采集的反射周期信号进行小波去噪，多重自相关和短时傅里叶变换，得到时频图；然后，对时频图进行边缘检测、二值滤波和列像素平均统计；最后，利用快速傅里叶变换提取统计信号的主频率，再通过主频即可计算相应的应力波反射周期。为验证该方法的有效性，设计了实验模型，并建立了金属地埋桩实验测量平台。实验结果表明，该方法能自动提取应力波反射周期，进而测量金属地埋桩的长度与埋深，测量平均误差小于5%。