检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于DSnet网络的零件边缘轮廓提取

组合机床与自动化加工技术 2023年第2期 169-173,177页

作者：于微波周旺杨宏韬长春工业大学电气与电子工程学院长春130012

针对传统边缘轮廓提取算法极易受到光照强度等因素的影响,出现噪声点和零件边缘轮廓点缺失问题,提出一种基于DSnet分割网络及最外围约束算法结合的零件边缘轮廓提取算法。首先,利用DSnet分割网络对零件原始图像进行分割操作,避免影响因... 详细信息

针对传统边缘轮廓提取算法极易受到光照强度等因素的影响,出现噪声点和零件边缘轮廓点缺失问题,提出一种基于DSnet分割网络及最外围约束算法结合的零件边缘轮廓提取算法。首先,利用DSnet分割网络对零件原始图像进行分割操作,避免影响因素干扰的同时,获得分割边界明显的零件分割图像,再根据零件分割边界像素点的特点,采用最外围约束算法进行边缘轮廓提取,得到零件边缘轮廓图像。实验结果表明:提出的方法能在光照强度不均匀等因素的干扰下准确提取出完整的、单像素的零件边缘轮廓,而且提取精度的各项指标,RMSE达到了11.18,PSNR达到了27.76,SSIM达到了0.989 3,满足边缘轮廓提取精度的要求。

关键词：边缘轮廓提取 DSnet算法最外围约束算法

引入Harris角点检测的运动图像边缘轮廓提取

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

河南工程学院学报（自然科学版） 2016年第3期28卷 69-74页

作者：于海鹏王佳欣文政颖河南工程学院计算机学院河南郑州451191

对运动目标图像进行边缘轮廓特征提取,提高运动图像的电子稳像性能,从而准确实现运动目标的检测和识别.提出了一种基于Harris角点检测的运动图像边缘轮廓提取算法,对运动图像进行仿射不变闭合区域增强处理,采用Kalman滤波和运动状态相... 详细信息

对运动目标图像进行边缘轮廓特征提取,提高运动图像的电子稳像性能,从而准确实现运动目标的检测和识别.提出了一种基于Harris角点检测的运动图像边缘轮廓提取算法,对运动图像进行仿射不变闭合区域增强处理,采用Kalman滤波和运动状态相邻帧补偿的方法进行运动图像Harris角点检测,提高相邻两帧之间边缘轮廓的角点检测能力,实现了运动图像边缘轮廓的提取和稳像处理.仿真结果表明,用该方法进行图像边缘轮廓角点提取的准确度高且稳健性好.

关键词： Harris角点检测电子稳像边缘轮廓提取运动图像

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

印花面料的边缘轮廓快速提取方法

纺织学报 2024年第5期45卷 165-173页

作者：文嘉琪李新荣冯文倩李瀚森天津工业大学机械工程学院天津300387 天津市现代机电装备技术重点实验室天津300387

工业协作型缝纫机器人代替操作工自动完成缝合是未来发展的必然趋势,但当前的工业协作型缝纫机器人难以快速精准地定位面料边缘轮廓信息,影响缝纫效率与缝纫质量。针对印花面料提出线下使用深度学习建立面料检测模型,线上调用面料检测... 详细信息

工业协作型缝纫机器人代替操作工自动完成缝合是未来发展的必然趋势,但当前的工业协作型缝纫机器人难以快速精准地定位面料边缘轮廓信息,影响缝纫效率与缝纫质量。针对印花面料提出线下使用深度学习建立面料检测模型,线上调用面料检测模型分割面料与背景并结合传统轮廓检测算法快速准确提取面料边缘轮廓的方法。首先,建立面料图像数据集,并通过卷积拆分和融合损失函数对VGG-UNet模型进行优化,将面料数据集输入至优化的VGG-UNet模型进行训练学习并构建最优面料检测模型;其次,利用最优面料检测模型分割面料与背景;然后,采用数学形态学算法对分割后的面料图像进行自适应开运算去除面料边缘的毛边;最后,利用Canny算子对去除毛边后的面料图像进行轮廓提取。实验结果表明,本文方法可较好去除面料毛边并快速精准提取印花面料的边缘轮廓,所提取的轮廓与面料边缘轮廓高度拟合,轮廓提取精度高于99%,轮廓提取时间仅需0.216 s。本文研究可为后续机器人的轨迹规划提供快速准确的坐标信息,提高缝合质量和效率,推进无人化、自动化缝合生产线的实现。

关键词：印花面料边缘轮廓提取机器视觉深度学习 VGG-UNet模型缝纫质量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

激光诱导击穿光谱塑料损坏区域的图像识别

激光杂志 2016年第9期37卷 138-141页

作者：恽鸿峰长春光华学院电气信息学院长春130000

对激光诱导击穿光谱塑料损坏区域图像的特征分割和边缘轮廓提取,有利于实现损坏区域的准确定位和有效识别。提出一种基于小波降噪和纹理稀疏散点分割的激光诱导击穿光谱塑料损坏区域的图像识别方法,进行对激光诱导击穿光谱图像采集分析... 详细信息

对激光诱导击穿光谱塑料损坏区域图像的特征分割和边缘轮廓提取,有利于实现损坏区域的准确定位和有效识别。提出一种基于小波降噪和纹理稀疏散点分割的激光诱导击穿光谱塑料损坏区域的图像识别方法,进行对激光诱导击穿光谱图像采集分析,对采集的激光光谱图像进行小波降噪处理,提高了激光图像的纯度,对降噪后的激光图像进行纹理特征分割和损坏区域的边缘轮廓提取,求得相应子块内的损坏点的多尺度均衡值,在图像的边缘轮廓中,计算像素点的二阶矩,采用相邻帧补偿方法,进行包络轮廓特征补偿,实现图像损坏区域识别优化。仿真分析结果表明,该算法能够准确判别出损坏区域的包络轮廓特征,提高识别性能,准确检测是被概率较高。

关键词：激光光谱图像识别边缘轮廓提取

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于3D视觉的轮毂磨抛区域检测算法研究

基于3D视觉的轮毂磨抛区域检测算法研究

作者：黄澍广东工业大学

学位级别：硕士

在汽车轮毂车间中,大部分汽车轮毂要进行打磨抛光等加工,加工过程存在大量粉尘、噪音污染,对工人的人身安全造成了极大的危害。目前,国内相关厂商已经开始逐步利用工业机器人代替人工打磨,但目前应用于生产领域的工业机器人大部分采用... 详细信息

在汽车轮毂车间中,大部分汽车轮毂要进行打磨抛光等加工,加工过程存在大量粉尘、噪音污染,对工人的人身安全造成了极大的危害。目前,国内相关厂商已经开始逐步利用工业机器人代替人工打磨,但目前应用于生产领域的工业机器人大部分采用人工示教的方式规划运动轨迹,这种方法耗费人力巨大,自动化水平较低。出于提升汽车轮毂打磨的工作效率、降低生产成本、保护工人人身安全等方面的考虑,本文基于3D视觉设计了一套汽车轮毂轮廓边缘提取系统,辅助工业机器人完成对汽车轮毂的打磨。首先,为了获取汽车轮毂的点云数据与深度图像,本文对目前的主流获取方法进行了分析,并根据车间环境与汽车轮毂特性选取了合适的3D相机作为采集工具,并选择软、硬件搭建了实验平台。其次,本文对基于深度图像的轮廓边缘提取算法进行了研究,并根据汽车轮毂本身特性提出了基于霍夫圆的边缘轮廓提取方法,经过实验后,针对得到的效果进行分析,并总结了该方法存在的不足。同时,本文也对三维点云解决方案进行了研究,对汽车轮毂的三维点云数据进行了点云预处理,包括点云滤波去噪、体素栅格法下采样处理、目标点云分割等过程。在经过点云处理后的目标点云上进行基于法线估计法的目标轮廓边缘提取,并根据实验结果总结了该方法存在的问题。为满足工业生产中实时性要求,本文提出了基于霍夫圆与法线估计法的边缘轮廓提取算法,用于提取汽车轮毂的边缘轮廓。最后,根据本文提出的方法设计了实验,分别对不同型号的汽车轮毂进行了实验,验证本文方法的准确性以及实时性,通过实验表明本文方法可以得到完整清晰的轮廓边缘,满足工业生产的精度要求,且相对于法线估计法时间效率提高了15.3%,实时性得到进一步提升。

关键词：三维点云点云处理边缘轮廓提取

基于MATLAB的医学影像后处理的应用研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于MATLAB的医学影像后处理的应用研究

作者：乔伟第四军医大学

学位级别：硕士

医学图像后处理技术是现代医学图像与计算机技术在生物医学工程中的重要应用,也是当前医学技术中发展最快的领域之一。在这方面国外已经发展了很多年,我国目前尚处于初步探讨研究阶段,而制约其发展的首要原因之一就是后处理技术的应用,... 详细信息

医学图像后处理技术是现代医学图像与计算机技术在生物医学工程中的重要应用,也是当前医学技术中发展最快的领域之一。在这方面国外已经发展了很多年,我国目前尚处于初步探讨研究阶段,而制约其发展的首要原因之一就是后处理技术的应用,其中最为关键的是实现影像医生通过简单的操作即可从原始图像中提取更多的信息,进一步提高疾病的诊断水平。目前,相对研究机构、部分大型医疗单位已将研究重点逐渐转向图象三维重建、图像融合及可视化技,能够普及应用于临床的具有同一标准的专业的图像处理与分析软件还是空白。由于各大医院的设备及使用软件的差别,其医学图像的处理方法难以实现广泛使用,效果也难得到一致认可。而MATLAB软件完全可以实现影像医生对图像初期处理的要求,统一的处理过程及结果也对后期图像三维重建,可视化技术的研究有着重要价值。本文围绕着通过MATLAB图像处理工具箱对医学图像的平滑降噪、边缘提取等多种图像处理的过程及结果进行了比较研究,在验证各种方法的有效性的同时,选取其最优化处理方法;并对针对影像医生非编程人员的特点说明通过MATLAB实现全部处理过程自动实现的方法,方便医生在此基础上自行研究改进处理方法,这对于二维医学数字图像处理的研究有着重要的现实意义。

关键词：图象处理医学图像边缘轮廓提取 MATLAB

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的发动机主轴承盖测量方法研究

基于深度学习的发动机主轴承盖测量方法研究

作者：周旺长春工业大学

学位级别：硕士

随着工业制造业智能化的快速发展,零件产量和需求量增多,为了保证生产出的零件质量,需要对其进行尺寸测量。传统测量方法效率低,精度不高,无法满足精度和效率要求。由于基于机器视觉的零件测量技术具有测量精度高、检测效率快等优势,已... 详细信息

随着工业制造业智能化的快速发展,零件产量和需求量增多,为了保证生产出的零件质量,需要对其进行尺寸测量。传统测量方法效率低,精度不高,无法满足精度和效率要求。由于基于机器视觉的零件测量技术具有测量精度高、检测效率快等优势,已广泛应用于零件尺寸测量中。本文以发动机主轴承盖零件作为研究对象,在机器视觉测量技术的基础上,研究设计了基于深度学习的发动机主轴承盖零件测量系统。主要研究内容包括:首先,在测量零件尺寸之前,需要对零件进行姿态识别,确定零件测量面。通过对现有姿态识别算法的分析,提出一种基于深度学习的姿态识别网络,对零件图像进行姿态识别。该网络不仅可以正确识别出零件的每个测量面,而且拥有较快的识别速度。其次,对零件图像边缘轮廓提取算法进行了研究。针对光照及零件自身因素的干扰,基于DSnet分割网络,结合最外围约束算法,提出了一种改进的零件边缘轮廓提取算法。实验结果表明,所提出的算法不仅可以提取出完整的、单像素的零件边缘轮廓,而且有效防止了影响因素的干扰。然后,对零件尺寸测量算法进行研究。通过分析零件边缘轮廓形状和特征点信息,提出用ROI和shi-tomasi特征点提取算法对零件边缘轮廓进行特征点坐标信息获取,然后提出用欧式距离计算方法,计算对应特征点间的像素尺寸,然后根据相机标定系数,计算出零件实际尺寸。最后,根据本文研究的内容完成实验系统的设计与调试。通过与标准尺寸数据进行对比,最终实验结果表明,绝对误差最大为0.097mm,满足工厂的精度要求(0.1mm)。

关键词：发动机主轴承盖姿态识别图像分割边缘轮廓提取尺寸测量

基于断裂面几何特征和进化计算的陶瓷碎片拼接重构

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于断裂面几何特征和进化计算的陶瓷碎片拼接重构

作者：党悦晨陕西科技大学

学位级别：硕士

自十八大以来,党中央将文化遗产保护工作摆在更加突出的位置。由于文物的不可再生产性,破损文物的修复工作举足轻重。当前修复工作多依靠修复人员的专业知识及经验,但碎片数目的庞大以及形状的复杂,使修复工作不仅耗时耗力,且在碎片已... 详细信息

自十八大以来,党中央将文化遗产保护工作摆在更加突出的位置。由于文物的不可再生产性,破损文物的修复工作举足轻重。当前修复工作多依靠修复人员的专业知识及经验,但碎片数目的庞大以及形状的复杂,使修复工作不仅耗时耗力,且在碎片已经破损的基础上易造成二次损坏。随着计算机辅助工作在文物修复领域逐渐被认可,虚拟复原研究针对大型石雕等特征较为显著的碎片逐渐开展。然而陶瓷类的薄壁器型碎片由于特征量较少的缘故,鲜有学者问津。因此,针对陶瓷碎片特性所导致的修复难点,本文在现有修复方法基础上,重在研究和解决以薄壁器型为对象的断裂区域边缘提取、特征提取与表示、相邻碎片匹配拼接以及全局拼接等技术难点,进而提出一种薄壁碎片自动化拼接重构方法。前期以二维碎片为对象探索出整体修复流程,而后将目标升级至三维空间。本文主要的研究内容包括以下方面:（1）二维碎片拼接重构方法研究针对传统二维碎片拼接对角点检测精度的高依赖性,导致算法整体鲁棒性较差的问题,以及局部融合存在的高回溯问题。本文以计算视觉理论为基础,提出使用素描图的形式过滤图中冗余信息,利用富含语义的有向线段完成目标对象的标识,同时对弧长-累计转角图法进行改进,将特征信息量化为一维序列,从而高效地解决抽象信息的数字量量化问题。最终拼接阶段,提出使用图论对问题抽象,结合搜索算法完成全局拼接策略设计,最终构建出二维碎片的完整修复流程。（2）基于断裂面边缘几何特征的陶瓷碎片拼接重构方法研究深度挖掘断裂面边缘线的空间几何结构信息,设计出基于双层曲率半径特征与挠率特征相融合的特征描述方法,实现从多重角度细致地对曲线进行分析,在表征空间几何结构的同时,完成曲线方向变化的预测。同时发掘出的个性化特征可以避免相似轮廓的误匹配问题。针对碎片拼合的优劣情况,提出球体空间点共存检测算法进行数据化度量,以更加客观的评分模式区分出真正相邻的匹配组。针对全局组合策略问题提出使用进化计算,将问题的可行解转换到可处理的搜索空间,通过优胜劣汰进化出全局最优的方案,最终实现三维碎片的拼接修复。（3）提出基于断裂区域点集相似性的陶瓷碎片拼接重构方法针对陶瓷碎片特性所导致的边缘线提取困难,提出基于邻域点平面拟合的边缘线提取方法,精准提取出断裂区域周边的边缘轮廓,克服部分脊线被忽视的问题。为了充分利用陶瓷碎片的几何特征信息,提出以邻域点集作为特征描述点集,根据相似度进行匹配,此方法所获取到的基准点集跨越碎片两侧,目标识别度较高,拼接稳定性较强。之后提出多层级筛选策略,从不同维度出发,不断缩小疑似相邻碎片的可能范围。提出基于拼接面的配准步骤,达到校准拼接精度的效果。使用碎纸片以及平面陶瓷碎片对本文所提出的二维碎片修复流程进行可行性验证,结果表明Primal Sketch算法可以有效提取碎片目标的位置结构信息,根据相似度匹配实现碎片拼合,提高了二维碎片的修复成功率和算法效率。同时,本文所提出的基于精准边缘线提取以及几何特征匹配的三维碎片修复流程可以有效地克服薄壁碎片修复难点的制约,突破碎片类型的限制,将拼接误差缩小在2.0mm之内,保证了拼接的准确率以及成功率。本文所提出的碎片修复流程可以有效地辅助文物修复工作,缓解修复人员压力的同时提升修复准确率以及效率,助力文物保护,促进文化传承。

关键词：陶瓷碎片拼接修复几何特征边缘轮廓提取特征提取与匹配区域点集相似性进化计算

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的民族服饰草图渲染方法研究

基于深度学习的民族服饰草图渲染方法研究

作者：王会峰云南师范大学

学位级别：硕士

少数民族服饰文化在中华民族传统文化中具有非常重要的地位,也是少数民族文化保护与传承的重要内容之一。作为少数民族文化数字化的重要手段,少数民族服饰草图的渲染具有很多实际的应用需求,是一个具有科学意义和应用前景的研究课题。... 详细信息

少数民族服饰文化在中华民族传统文化中具有非常重要的地位,也是少数民族文化保护与传承的重要内容之一。作为少数民族文化数字化的重要手段,少数民族服饰草图的渲染具有很多实际的应用需求,是一个具有科学意义和应用前景的研究课题。近年来,随着新一代信息技术的快速发展,尤其是以深度学习为基础的人工智能技术在诸多领域得到了广泛应用。本文主要开展基于深度学习的少数民族服饰草图渲染方法研究,旨在探索少数民族服饰数字化处理和应用的新方法,为相关领域的研究提供技术支持。本文主要研究内容和成果如下:（1）构建基于Cycle GAN的少数民族服饰草图自动生成网络模型,实现对少数民族服饰图像的边缘及轮廓特征进行提取。该网络以512×1024高分辨率的少数民族服饰矩形图像作为输入,使用Patch GAN作为判别器。为了进一步增强草图生成效果,在生成器模型中加入双边滤波算法对图像进行降噪处理,然后再使用K-means算法进行颜色量化处理,以解决生成草图中出现杂乱线条的问题。实验结果表明,该网络模型可以有效地实现少数民族服饰草图的自动生成,并且能够加好的保留服饰细节部分信息。（2）构建基于Pix2Pix的少数民族服饰草图着色模型,实现对少数民族服饰草图的自动渲染。该模型是在CGAN网络基础上,使用Res Net网络作为模型的生成器,在生成器中以少数民族服饰草图作为一个“标签”输入,并在损失函数中加上L1损失,实现对目标图像生成过程的约束,进一步保证生成图像的着色效果和合理性。通过本文构建的数据集对该模型进行训练,并与多种着色方法进行了实验对比,结果验证了本文提出的着色方法具有良好的着色性能。（3）搭建少数民族服饰渲染平台,实现少数民族服饰草图生成算法以及着色算法的应用。该平台将图像预处理、草图生成、草图着色等功能进行了集成,对本文主要研究内容成果进行了展示,最后通过服饰民族风格的渲染功能增加了系统的趣味性,进一步提高了平台的实用性。

关键词：民族服饰边缘轮廓提取草图着色 CycleGAN Pix2Pix