基于红外图像增强算法的混凝土内部缺陷检测研究

由于混凝土的不良导热性能,传统红外检测方法分辨率低、缺陷特征不明显.针对上述问题,研究了结合红外热像和增强图像算法的混凝土内部缺陷检测方法;开展了混凝土中不同深度、大小的缺陷的红外检测试验,并采用时域拟合与限制对比度直方图均衡算法相结合的方式对红外检测图像进行处理;对比了处理前后的热像图缺陷识别效果.试验结果表明:算法应用后缺陷识别所需温差从0.3℃降至0.1℃,边缘细节得到优化,提高了红外图像混凝土内部缺陷检测的精度和实用范围.该方法拓展了红外热像在混凝土无损检测中的应用范围.     

融合PHOG和MSLBP特征的铁路扣件检测算法

为了提高铁路扣件检测的识别率和鲁棒性,以及扣件图像PHOG特征的有效性,提出了简单有效的枕肩定位算法,该算法首先在提取PHOG特征前,根据枕肩、扣件和背景间的位置关系去除冗余背景信息;然后,模拟人眼视觉注意机制,设计MSLBP特征采样方式,提取扣件图像的宏观纹理特征;最后,采用分层次加权融合的方法联立两类特征,并采用SVM分类器进行扣件分类识别,提出一种基于计算机视觉和PHOG-MSLBP融合特征的缺陷识别算法.将该算法应用于实验,结果表明:与使用PHOG、MSLBP单一特征相比,基于PHOG-MSLBP融合特征检测算法的平均识别率分别提高了6.3%、4.5%,且鲁棒性更强,可满足扣件缺陷自动化检测的需要.     

基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用

针对高精度印刷图像的质量检测中的检测速度和检测精度问题，本文提出了一种基于动态灰度阈值和分层检测的高精度印刷品质量检测的实时的图像缺陷识别算法，算法考虑到人的视觉感官特性，首先将所用的灰度阈值对采集到的印刷品图像进行缺陷的初卞识别和标定，然后再按照高精度图像检测要求采用分层检测的方法进行搜索，解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题，经过在有度印刷图像的质量自动化检测系统中的应用，算法的速度和效果得到验证。     

基于数字图像处理的桥梁裂缝检测技术

针对含有裂纹缺陷的立交桥墩台和混凝土试件,采用数字图像分析技术,综合应用各种图像算法,在分析桥梁裂纹图像特点的基础上,开发出了一套适用于桥梁缺陷较远距离图像检测分析软件。在户外条件下对含裂纹混凝土试件的对比试验结果表明,采用图像处理技术进行桥梁小损伤的无损检测是切实可行的。     

复杂背景图像中圆检测的新算法

如何在复杂背景图像中确定圆的存在,并将其准确定位,具有广泛的工程应用价值.本文通过对大量圆定位算法的研究,提出了一种利用圆形性特征在复杂背景图像中进行圆检测的新算法.经实验证明,此算法实现了复杂背景图像中圆形炮管的自动定位与分割,对于发生形变的图像,此算法仍具有较好的位移、旋转和伸缩不变性,可应用于工程中的圆检测.     

基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像，提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法，算法首先利用特征提取与边缘检测产像进行预处理，并且将特征匹配与最小二乘算法相结合，从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配，实验表明，该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷，图像矫正效果良好，是一种有效的畸变图像矫正算法。     

一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法

图像的边缘检测技术是图像处理中最重要的内容之一,且已在图像分析和识别领域得到了广泛的应用.本文提出一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法.该算法首先用模糊增强算子对原始图像进行预处理,加大边缘两侧灰度的差异,然后利用多尺度边缘检测算法提取图像的边缘.最后,将该算法与经典的Sobel算子和Canny算子进行比较.实验结果表明,这种方法较好地解决了图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾.     

基于图像处理齿轮表面缺陷测量技术

通过数字图像处理技术可实现齿轮在线快速、准确的测量.介绍了齿轮图像采集系统,通过图像预处理、几何特征提取等图像处理技术实现了齿轮表面缺陷几何特征参数的测量,且在此基础上基于MAT-LAB开发了齿轮表面缺陷几何参数检测软件,为基于图像处理技术齿轮在线快速检测提供了技术基础.     

基于分数阶微分的医学图像边缘检测方法

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性.传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图片边缘有可能模糊不清,为了克服传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,给出了一种改进的基于分数阶微分算法的医学图像边缘检测方法,实验结果表明:该方法不仅有效的提取了图像边缘特征,而且对噪声具有较好的抑制作用.是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

ʵʱ�����Ŷӳ���ͼ����ϵͳ��FPGAӲ��ʵ��

针对现有交通路口车辆排队长度检测系统处理速度低、无法适用于实际复杂路口环境的缺陷,设计了一种基于FPGA的实时车辆排队长度图像检测系统.通过形态学边缘处理检测车辆的存在,对检测出的车队轮廓进行水平投影并采用一种基于信息量的车辆度量方法从投影结果中提取了排队的队尾,同时在确定排队长度时通过对算法参数的自适应调整有效消除图像逆透视效果的干扰;整个图像处理过程完全利用FPGA硬件逻辑实现,采用五级并行流水设计保证图像采集、高斯滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和形态学腐蚀处理同步执行且同时完成,实现了对分辨率为720×576的图像25帧/s的处理速度.实验结果表明,系统性能良好,工作稳定,算法简单实用,具有较好的应用前景.     

基于机器视觉的公路交通标志自动化巡检系统

针对既有交通标志巡检的调查手段和分析方法存在的成本高、效率低、精度低的弊端,提出了一种基于机器视觉的公路交通标志自动化巡检系统,实现对公路交通标志的移动式实时检测与分析。首先利用YOLO （You Only Look Once） 算法,将机器视觉技术运用到交通标志的检测中,加快了检测速度。然后给出了交通标志自动化巡检系统的系统构架、系统结构与功能及数据管理方案。最后利用该系统进行实测。实测结果显示,该自动化巡检系统能够准确地检测交通标志、道路标线及路面坑塘,具有较高的测试精度及较好的测试效果。     

图像分块下的隧道裂缝识别方法

针对隧道衬砌表面不均匀光照、渗水和噪声等强视觉干扰,设计了基于图像分块的隧道衬砌裂缝检测算法;根据中国西部地区的地理特征和隧道衬砌的外观病害,研制开发出一种快速、自动化的非接触式智能隧道结构物外观检测系统; 以非均匀光照下隧道图像数据集为研究对象,在图像分块的基础上提出一种适用于隧道裂缝特征提取的图像识别算法;研究了电子元件产生的噪声,并分析和总结了隧道衬砌的灾害特征;根据裂缝特征和分辨率将图像矩阵划分为适当数量的区域块,根据区域块的灰度特征将原始图像划分为目标背景区、目标病害区、病害背景区和其他区域,通过最大类间方差法和局部阈值法分割得到了隧道裂缝的粗图像,在此基础上进行了粗图像裂缝特征提取;对原始图像的每个区域块进行了对比度受限的自适应直方图均衡操作和局部阈值分割,得到了细节图像;将细节图像和粗图像的重叠区域设为理想裂缝二值化图像;结合隧道结构物外观检测系统对不同方向的裂缝图像进行了二值化试验,并通过隧道裂缝定位和投影法得到了隧道衬砌图像中裂缝的位置信息和方向。研究结果表明:提出的算法对隧道裂缝识别的准确值、召回率和F值可分别达90.34%、98.78%和94.37%,既可以保证隧道裂缝的完整性,也可以在非均匀光照下最大程度地保留目标裂缝的细节,可用于处理一般灰度图像的二值化问题。      

��ͨͼ��ѹ����FPGAʵ��

交通图像处理系统需要存储或上传非正常交通状况的图像,而图像数据量大难以存储或上传,对此本文设计了一种基于FPGA的交通图像压缩系统.针对交通图像压缩的特点,采用算法复杂度相对较低的JPEG算法,并对算法进行并行化处理,使系统内各个模块并行运行,增强了系统的实时性;采用两个基于Loeffler快速算法的一维DCT变换(1D DCT)模块实现二维DCT变换（2D DCT）,并在对大量交通图像进行实验的基础上给出一套适合交通图像压缩同时适合FPGA处理的量化表,大大降低了系统对FPGA资源的占用.外场实验分析表明,系统工作稳定,压缩图像质量好,压缩比较高,实时性强,对分辨率为720×576的彩色图像具有30帧/s的处理能力,可以作为交通图像处理系统的重要组成模块.     

铁路运营隧道检测技术综述

为了解铁路运营隧道检测技术研究与应用情况, 梳理了隧道病害特点与检测方法, 从表观状态、内部状态、几何形态、高精度地面移动检测机器人和数据信息化5个方面, 分析了国内外检测技术现状, 探讨了检测技术体系与发展方向。分析结果表明: 表观状态检测主要有相机摄像和激光扫描技术, 相机摄像系统适用于车载平台, 检测速度达80 km·h-1, 激光扫描系统结构精巧, 检测速度约为5 km·h-1; 图像处理、计算机视觉是表观病害识别的2种技术, 拓展设计病害特征、提高识别效率、降低非病害因素干扰是图像处理技术进一步发展方向, 计算机视觉推广关键在于构建行业级病害样本库; 地质雷达是开展内部状态检测的关键技术, 地耦型雷达速度约为10 km·h-1, 空耦型雷达速度达80 km·h-1, 空耦型雷达检测系统关键在于优化天线结构、信号增强、抑制电气化设施和机械系统振动干扰, 地质雷达、红外热成像、超声层析成像、激光缺陷检测法等检测技术在探测范围、精度、效率等方面具有互补性, 可构成多技术综合运用策略; 几何形态检测主要有激光扫描、激光摄像、惯性测量技术, 激光扫描测量精度高, 速度约为10 km·h-1, 激光摄像速度达60 km·h-1, 提高激光摄像测量精度关键在于系统标定与振动补偿, 可基于惯性测量深化研究开展仰拱上拱变形检测; 发展和推广高精度地面移动检测机器人、检测数据信息化是与隧道规模相适应、状态精准管理相匹配的保障措施; 检测技术体系建议由“车载式快速综合检测+原位与地面移动精确检测+数据信息化平台”3部分组成, 未来发展方向应集中在空耦型雷达快速检测、复合变形快速精确测量、高精度地面移动检测、病害智能识别及多源数据融合分析等方面。      

基于立体视觉技术的磨粒显微测量方法

铁谱分析在航空发动机运行状态监控和故障诊断中有着极其重要的实际应用价值，准确获取铁谱磨粒的几何参数是进行有效分析的关键。但到目前为止，铁语磨粒的三维尺寸特别是厚度的测量仍然没有一套经济有效的方法，据此对基于立体视觉的磨粒显微测量方法做了长期的研究，并提出相应的软硬件系统和实现方法，初步解决了磨粒的三维测量问题。该方法根据双目立体视觉的深度感知机理，利用光学显微镜模拟体视模式进行光学成像，并辅助相应的匹配方法和计算方法来处理像对，获取微粒的厚度尺寸，并根据高度分布重建磨粒的表面形态。该方法达到了较好的实验效果，数据和模型结果均实现预期目标。     

汽车检测控制系统网络通信技术

为了提高汽车检测控制系统网络通信的质量和效率,对传统的串行、共享文件与网络数据库通信方式进行了比较,提出了一种新的基于Winsocket的通信方式,采用Winsocket技术设计了数据帧和命令帧两种报文结构。在C/S模式下解决了汽车检测控制系统车辆调度和检测数据实时传输网络通信问题,提高了系统运行过程的稳定性与检测数据传输的实时性和可靠性。     

基于SVG的电力实时信息监测系统的设计与实现

随着电力系统调度自动化技术的不断发展,SVG（Scalable Vector Graphics）广泛应用于电力系统的动态图像的采集。根据电力系统对于电力实时信息监测的需求,开发了一套基于SVG的电力实时信息监测系统。实践证明该系统具有浏览速度快,易于移植和扩展,交互性强等优点,能够较好地解决电力系统信息传输等实际问题,满足电力实时信息发布的需求。     

基于双目视觉的原木材积自动检测系统

根据原木材积检测的特点,针对传统人工检尺存在的主要问题,基于双目视觉理论,设计了一种由CCD摄像机、单片机和上位机图像处理软件组成的自动化测量系统.选用HYC-600摄像机组建双目视觉前端,并给出了单片机信号采集处理板、光电编码器和光电开关等关键技术的设计方法,完成了双目标定、Bouquet校正、三维重构和各功能模块的软件开发.实验结果表明：该检测系统能有效克服人工检尺的缺点,成本低、精度高、可靠性强、安装使用方便.     

基于ZigBee技术的多点应变监测系统设计

针对路桥、隧道的施工与应用中的检测需求,开发了一种基于ZigBee无线通信技术的多点应变监测系统,避免了有线监测技术带来的费用昂贵、安装不便、布线繁琐等问题.该系统包括一个协调器设备、多个路由设备和终端设备.每个终端设备可以采集至少两个应变值,并将采集到的应变值通过CC2530芯片进行无线发送.路由设备起到中继的作用,接收并转发终端设备的数据到协调器设备.协调器设备再将接收到的数据通过RS232串口传输到用LabVIEW编写的电脑监测软件上进行数据的实时显示.测试结果表明,该研制的无线应变监测系统能够对应变值进行实时、无线监测,满足路桥、隧道方面的检测要求.