闸调器疲劳试验机图像监测系统的研究

简要介绍闸调器疲劳试验机图像监测系统的结构原理;提出1种基于粗糙集理论的闸调器疲劳试验图像监测方法,分别从对闸调器疲劳试验过程中的状态图像进行调制和编码、根据粗糙集理论对图像像素信息进行处理、利用探针法对图像中的特征信息进一步简化等3方面进行讨论;给出状态判断向量,根据图像分析的结果可准确识别疲劳试验中闸调器的工作状态,在分析各状态参数的基础上判断出闸调器疲劳试验过程中的主要故障。试验表明,处理1幅图片的时间不超过55 ms。基于该方法的闸调器疲劳试验机监测系统可以取代人工监测。     

双目立体视觉测量系统的设计与实现

依据双目立体视觉原理,对双目立体视觉测量系统的设计与实现展开研究,介绍了双目立体视觉测量系统的组成,对系统涉及的主要关键技术进行了详细的探讨。结合相关硬件设备,利用VC6．o和Matlab软件开发平台实现了双目立体视觉测量系统,经过实验验证该系统能够对运动物体的轴线三维姿态进行高精度的测量。     

船舶柴油机磨损颗粒图像处理方法研究

通过研究磨损颗粒图像处理方法,并应用于磨损颗粒图像的系列处理,获得完整的磨损颗粒图像信息.应用表明,该方法在磨粒图像特征提取上是有效的.     

基于红外图像处理的变电设备热故障自动诊断方法

针对变电设备热故障的诊断与定位问题,提出一种红外图像自动诊断方法。该方法利用二维Otsu阈值法对区域生长算法进行改进,以解决背景繁杂图像的目标提取问题;在分析反映设备外形特征的像素统计图的基础之上,根据极值规律实现对目标设备结构区域的划分;依据结构划分结果和故障诊断判据,最终实现变电设备热故障的精细化诊断与定位。实验表明,该方法在无人工干预的条件下较好地实现了变电设备的热故障诊断与定位,大大提高了故障诊断的效率和准确率。     

路面破损图像自动处理技术研究进展

总结了路面破损图像自动处理技术的重要研究成果, 分析了该领域关键技术的研究进展, 包括路面破损检测系统、图像处理算法和识别算法评估; 比较了不同路面破损检测系统与目标自动识别算法的检测精度和适用性, 给出了路面破损图像自动处理技术未来可能的主要研究方向。研究结果表明: 在路面破损检测系统方面, 从早期基于摄影技术的图像采集到目前的3D激光扫描技术, 路面图像采集技术更加便捷和高效, 但破损图像自动分析和目标自动识别算法仍然存在挑战; 在路面破损图像处理算法方面, 传统的路面裂缝目标分割算法已由过去的基于单一特征(灰度、边缘形状等) 的检测方法演化到多特征融合检测方法和图优化检测方法, 还出现了一些精细化的裂缝目标连接与恢复算法, 大幅提高了裂缝检测精度, 但需要的计算资源和人工先验知识库也随之不断增大; 在路面裂缝处理算法评估和比较方面, 主要利用人工分割来评价自动识别结果, 目前迫切需要建立一个面向全球开放的大型路面破损图像数据库, 以客观、有效地评估现有各种路面破损图像处理算法; 基于2D图像特征分析的路面破损图像自动识别算法很难在识别精确性、算法通用性和实时性方面同时取得最佳效果; 近年来, 大量学者开始尝试借助深度学习神经网络自动识别路面破损, 但该技术仍处于活跃的演进过程中; 在提高路面破损自动识别精度和效率方面, 3D激光扫描技术和基于人工智能的深度学习技术的发展将对未来路面破损图像自动识别技术的最终突破产生重大推进作用。      

图像去噪技术探讨

噪声处理是图像处理中较为重要的环节。文中介绍了图像中噪声的产生及噪声的分类,以及用于图像去除噪声的常用各种滤波方法的工作原理和适用性。并且介绍了一种灰预测图像去噪应用实例。     

用数码相机测量轮对踏面形状的研究

以相机为图像采集系统，通过计算机图像处理、最佳测量位置选择和系统误差修正等手段，使轮缘高度、轮缘厚度及踏面磨耗测量精度达到0.1mm，实现了轮对踏面参数的非接触式测量及数据处理智能化。     

图像融合的发展现状与展望

图像融合是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。图像融合分为：信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合，讨论了图像融合各层次的融合算法，以及红外图像，可见光图像、多谱图像、雷达图像等的融合问题。提出图像融合的结构模型，讨论了融合图像质量的评价问题，对图像融合的发展进行了展望。