一种视频图像船舶吃水线自动检测方法

针对在船舶吃水线自动检测过程中水迹线边缘带来的干扰,提出一种基于图像处理的船舶吃水线自动检测方法。该方法实时提取船舶水尺视频图像,利用Canny算子进行边缘检测,几何校正后,利用霍夫变换检测出水迹线和吃水线位置,最后通过位置比较,去除处在上方的水迹线,从而得到准确的吃水线位置。实验结果表明,该方法对船舶实际吃水线的检测是有效的。     

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。     

半完“船”设计手册

中国的造船技术不断发展,但如果我说不想当专家,毋须懂得流体力学、微积分也能设计船舶,你会当我胡诌吗?在动画《料理鼠王》(Ratatouille)中,肥厨师Auguste Gusteau常说"everyone can cook’(任何人都能下厨);我敢说造船业也可以套上一句"任何人都能设计"。此话没有半分夸大,皆因市场上有好些软件,让我这等缺乏专业知识的生手也能尝试设计船艇,而且在售价动辄逾万元的专业软件之外,网络上还可找到免费的入门软件。后者虽然功能未尽完善,好像我使     

机器视觉下的船舶吃水线自动定位系统

船舶吃水检测传统的方法采用人为测量船舷处的水尺,这种测量方法不仅受到海浪高低起伏的影响,导致观测结果误差大,观测人员还必须进行舷外作业,存在着作业风险.因此,提升船舶吃水线自动定位和检测技术有重要的应用前景.设计一种基于机器视觉技术的船舶吃水线自动定位系统,分别从吃水线自动定位系统的整体方案设计、硬件设计、软件环境、船...     

自浮升降式航标平台吃水状态分析

自浮升降式航标平台是一种新型水上航标平台装置，可以通过浮体在导向柱上的滑动适应大幅度水位变化。浮体平台的吃水深度是影响浮体运行稳定性的重要因素。通过公式推导得出浮体吃水深度与浮体质心、浮心之间的关系；通过水工物理模型试验观察分析吃水深度变化导致浮体稳定性变化的规律，并通过有限元软件模拟了浮体运动状态；最后得出航标平台的吃水深度与浮体运行稳定性之间的响应规律。     

Geometry modeling of ship hull based on non-uniform B-spline

In order to generate the three-dimensional (3-D) hull surface accurately and smoothly, a mixed method which is made up of non-uniform B-spline together with an iterative procedure was developed. By using the iterative method the data points on each section curve are calculated and the generalized waterlines and transverse section curves are determined. Then using the non-uniform B-spline expression, the control vertex net of the hull is calculated based on the generalized waterlines and section curves. A ship with tunnel stern was taken as test case. The numerical results prove that the proposed approach for geometry modeling of 3-D ship hull surface is accurate and effective.     

基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法分析

传统的船舶吃水线自动检测方法自动化水平较低,无法获取精准的检测结果。为了解决该问题,提出基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法。从机器视觉系统提取吃水异常数据,在采用修正思想对船舶吃水异常数据进行补偿,在此基础上,应用定量分析表,设置船舶吃水线自动检测标准,待完成上述操作步骤后,对船舶吃水线进行自动检测,由此完成基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法的设计。实验选择在水质较为清晰的水域,并随机选取8个实验参数,对2种检测方法进行实验对比,实验结果表明,所提方法的自动检测结果更精准。