基于红外视觉的船舶机舱火灾探测

介绍了基于红外视觉的船舶机舱火灾探测方法.首先将滑动时间窗内的若干帧红外火焰图像叠加到一个投影平面上,投影图像像素的灰度值反映了火焰的空间分布,采用投影矩来描述火焰的动态特征.然后,基于目标的投影矩特征,采用支持向量机来区分火焰和非火焰目标.实验中采用了两种火焰和两种疑似目标视频,实验结果表明,该方法具有较高的实时性和良好火焰探测效果.     

计算机视觉测量在板材滚弯成形中的应用研究

将计算机视觉测量的方法应用于板材滚弯加工过程的成形检测，在图像经过预处理的基础上，设计了低通滤波器对图像进行平滑处理，然后对图像进行边缘快速检测，利用任意曲线三维重构的方法重建了板材的空间曲线，并求出了空间曲线的半径。     

增压锅炉火焰图像采集系统研究

增压锅炉是船用蒸汽动力装置的重要组件,对炉内燃烧火焰进行实时监测很有必要.本文通过设计安装接口和密封装置以及彩色火焰探测器,将3支彩色火焰图像探测器布置在前后炉墙的观火孔处,运用专业采集软件摄取炉内火焰图像,并通过图像采集卡将火焰辐射图像保存至计算机中,为进行图像处理、分析和炉膛温度场计算奠定基础.现场试验表明,该火焰采集系统运行稳定,可以对炉内火焰图像进行不间断在线采集.     

船用增压锅炉燃烧火焰图像获取方法研究

以某船蒸汽动力装置的增压锅炉为研究对象,用光学探头和CCD摄像机分别从前后墙的观火孔处摄取炉膛火焰图像,并通过图像采集卡将火焰辐射图像信号送至计算机中,为进行图像处理、分析和计算奠定基础。实验表明,对增压锅炉进行火焰检测,必须建立合适的冷却吹扫装置,才能得到理想的图像效果。     

基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法

为及时发现和跟踪小型渔船、救生艇等弱小目标,提高海上救援和应急响应的效率和准确性,研究基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法。通过中值滤波算法去除船舶图像中的噪声,改善船舶图像质量,将去噪后的船舶图像应用于基于门限直方图均衡的船舶图像增强方法中,在该方法处理下,增强船舶图像对比度;之后利用视觉传达技术,对船舶图像中的弱小目标亮度进行调整,并根据亮度调整结果分割目标边缘,从而实现弱小目标检测。经实验验证,该方法可在保证图像边缘清晰的情况下实现图像去噪与增强,提高了船舶图像质量,同时该方法具有较高的背景抑制因子与信杂比率增益,在检测过程中可有效分割弱小目标与背景,实现良好的弱小目标检测。     

基于全景视觉的舰船图像局部特征点检测

传统舰船图像局部特征点检测方法,存在特征点稳定度低、局部图像特征噪点多等弊端。为解决上述问题,引入全景视觉理论,建立基于全景视觉的舰船图像局部特征点检测方法。通过复合式全景视觉架构搭建、双目参量标准2个步骤,完成全景视觉检测环境的搭建。通过舰船图像局部特征点稳定度的确定、重复读和匹配度的确定、特征为数分析3个步骤,完成基于全景视觉舰船图像局部特征点检测方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型检测方法与传统方法相比,显著提升特征点稳定度,减少局部图像特征噪点数量。     

火灾视频探测中火焰识别算法研究

为将火焰与大部分干扰源加以区别,对火灾视频探测技术中的火焰识别算法进行研究.针对经过目标分割后的图像,提取图像的面积变化、圆形度、边缘尖角等特征,再经过计算,将满足火焰特征的目标判别为火焰.经过测试,所采用的火焰识别算法可以准确识别火焰的存在,并能有效区分干扰源.     

基于视觉传达的模糊舰船图像目标分类检测

模糊舰船图像的有效分类识别可提高对目标的准确打击和辨识能力,提出基于视觉传达和图像增强的模糊舰船图像目标分类检测模型。构建模糊舰船图像的多传感视觉采集模型,采用目标图像与背景图像差分分析方法实现对舰船图像的目标特征提取和聚类处理,根据视觉聚类传达和目标图像的特征点增强结果,结合模糊C均值聚类算法,实现对舰船目标图像的分类检测。测试得知,该方法进行舰船目标分类检测的聚类性较好,识别精度较高,视觉传达效果显著增强。     

多媒体环境下船舱监控视觉图像敏感区域标注算法

在船舱监控视觉图像的敏感区域标注中,针对敏感区域聚类标注算法准确率较低的问题,在多媒体环境下,提出了一种船舱监控视觉图像敏感区域标注算法。使用视觉注意模型计算各个区域的敏感度,对敏感区域进行检测。利用K-NN聚类算法对图像样本进行聚类,对出现频率最大的样本类别进行标注。利用图像的SIFT特征对图像的特征点与梯度进行描述,得到敏感区域图像特征后,根据值的大小,排序所有未标注的图像标注词,实现了船舱监控视觉图像敏感区域标注算法。为了检测该算法,利用敏感区域聚类标注算法与该算法进行敏感区域标注准确率的对比实验,证明了船舱监控视觉图像敏感区域标注算法的可行性与准确率。     

基于机器视觉的钢板表面缺陷检测算法

基于图像智能的机器视觉检测技术是带钢表面缺陷检测的主流技术.本文对钢板表面缺陷的特性进行了深入分析,并基于特性分析结果对高速镀锌钢板表面缺陷检测算法进行了研究.     

基于DSP的机器视觉在黄瓜生长信息检测中的应用

利用机器视觉对黄瓜的生长信息进行了检测研究.该检测系统采用DSP芯片TMS320CDM642,结合PHILIPS SAA7115芯片作为硬件平台,很好地实现了图像的采集与处理,进而实现了对图像颜色分量信息的提取.该研究对于提高温室的智能化灌溉控制具有重要的意义.     

全景视觉舰船图像局部特征点检测

针对传统的舰船图像局部特征点检测技术在检测特征点时,因重复抓取造成检测结果中噪点比例过高,影响有效信息读取的问题,因此设计全景视觉舰船图像局部特征点检测技术。在对舰船图像预处理后,计算稳定度和匹配度2个舰船图像局部特征点的检测参数。将计算得到的检测参数作为高斯金字塔的参数,使用高斯尺度空间法检测舰船图像特征点,完成全景视觉舰船局部特征点检测技术的设计。设计与传统的舰船图像局部特征点检测技术的对比实验,结果表明全景视觉舰船局部特征点检测技术能够有效减少特征点检测后的噪点数,检测效果更佳。     

船舶视觉系统目标图像边缘检测方法

船舶视觉系统是船舶航行的重要辅助部分,视觉系统的工作效果很大程度上取决于边缘检测方法的准确性。常见的图像边缘检测方法通过像素梯度变化检测目标边缘,在对复杂图像处理时容易受到噪声干扰,导致检测精度和效率较低。为解决上述问题,提出船舶视觉系统目标图像边缘检测方法。对图像进行背景区域与目标区域的划分,提取目标所在区域。选择图像边缘的Harr和HOG特征后,利用蚁群算法检测图像边缘。对比仿真实验结果表明,研究的边缘检测方法检测准确率均高于85%,并且检测效率均高于对比方法,具有明显的应用优势。     

基于CCD的增压锅炉火焰温度及辐射率检测

为实现对炉内火焰温度分布进行实时监测和有效控制以提高锅炉运行的可靠性和经济性,通过接口与密封装置,将3支彩色火焰图像探测器分别布置在增压锅炉前后墙的观火孔内,通过专业采集软件采集炉内火焰图像并保存至计算机中,运用图像处理技术以及基于双色法的火焰温度检测方法得到火焰的辐射温度和辐射率分布图像,实测结果与数值模拟结果吻合较好。不同负荷下试验表明:辐射温度与过热蒸汽温度、烟气压差和燃油压力的变化趋势表现很好的一致性,辐射率的变化趋势则与之相反。     

利用视觉图像的吃水线检测报警系统研究

传统船舶吃水线检测报警系统多采用液体感应检测方式,来实现船舶吃水线位置的实时检测报警。但此种方法受到天气环境与水文状态因素的影响较大,经常出现船舶吃水线检测报警位置与实际吃水线位置误差较大的问题。因此,本文提出利用视觉图像的吃水线检测报警系统的研究。通过创建基于视觉检测技术的检测硬件平台,实现对船舶吃水线视觉图像检测数据的采集;同时引入多维度水线特征识别算法,对采集的水线位置图像数据进行多维度特征分析计算,得到准确的船舶吃水线位置图像,解决报警准确度低的问题。最后利用仿真实验方式,对比证明设计系统的可行性与有效性。     

基于视觉技术的船舶发动机气缸套内孔圆度检测

气缸套内孔轮廓以畸变的形状分布,常规方法利用识别技术检测内孔圆度,但大量图像背景纹理干扰内孔轮廓检测稳定性,基于视觉技术研究全新的方法,检测船舶发动机气缸套内孔圆度。定位工业相机视觉位置,利用视觉技术获取气缸套内孔图像,结合视觉原理抑制处理图像纹理,根据正多边形理论建立圆度评价模型,使用灰度共生矩阵检测内孔圆度。实验结果表明,与基于识别算法和自动识别的2组检测方法相比,本文方法获得的内孔轮廓更细腻,5轮检测都能得到与预期近似的结果。     

火焰图像的数字化探讨

探讨了火焰图像的数字化处理,通过运用数字图像处理技术和光学辐射理论,实现了火焰图像的轮廓、结构和图像参数的提取,同时分析了火焰温度场的三维结构问题,并对轴对称火争提出了一种简化算法。     

图像分割在工件图像视觉检测中的应用

在介绍图像分割的主要特征的基础上,分析了目前几种典型图像分割方法。针对工件图像视觉检测中图像分割特点,提出了将边缘检测和域值分割方法相结合来分割工件图像的一种新方法,并开发了相应的软件。实验验证该方法用于工件图像测量,能很好消除图像噪声,得到连续的图像边界,并且定位较准,可以有效地提高检测系统的精度。     

基于LabView的小模数齿轮在线测试方法研究

小模数塑料齿轮在注塑加工过程中,可能产生缺齿、齿崩、翘曲、飞边等缺陷.因其轮齿小、刚度低等特点,使其尺寸检测一直是个难点.论文采用机器视觉的方式,研发了一种基于LabView平台与IMAQ Vision图像处理包的渐开线小模数直齿圆柱塑料齿轮在线测试系统.利用IMAQ Vision进行图像采集、预处理,改进算法对图像进行亚像素边缘检测,进而研究了图像法齿轮几何量参数的测量方法,通过实验测量了轴孔直径、分度圆直径、齿距等齿轮参数,给出了实验结果.     

一种基于OpenCV实现的运动目标检测算法的研究

序列图像中的运动目标检测是数字图像处理与识别以及计算机视觉领域研究的主要内容之一,在视觉监控系统、医学图像分析、工业检测以及军事等领域中都有应用。文章重点对运动目标检测的算法进行了讨论,通过分析和比较三种常用运动目标检测的算法,提出了一种使用改进的背景更新算法检测运动目标的方法,并利用Intel公司开发的OpenCV提供的函数库进行测试。结果表明利用该方法可以稳定地提取背景图像,抑制运动目标对背景的干扰,有效地提高了运动目标的检测概率。