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自动点卤槟榔图像识别方法研究

食品与机械 2020年第12期36卷 95-98页

作者：黄良沛舒勇王宪刘洋湖南科技大学机电工程学院湖南湘潭411100

针对机器对槟榔点卤出现漏点或者点空的情况,提出了一种基于H分量的图像分割方法来识别槟榔。将采集到的RGB彩色图像进行伽马增强再转换至HSV颜色空间,分离HSV颜色空间得H通道图像,再对H分量图像进行otsu图像分割处理,结合图像形态学和... 详细信息

针对机器对槟榔点卤出现漏点或者点空的情况,提出了一种基于H分量的图像分割方法来识别槟榔。将采集到的RGB彩色图像进行伽马增强再转换至HSV颜色空间,分离HSV颜色空间得H通道图像,再对H分量图像进行otsu图像分割处理,结合图像形态学和区域生长法去除二值图像中出现的孔洞和小连通区域,最后通过绘制矩形框操作对识别出的槟榔进行标注。结果表明,该方法能完整地将槟榔从背景中分割出,且不会出现过度分割或者分割不足的问题。

关键词：槟榔点卤 H分量 otsu图像分割图像形态学区域生长法

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自适应随机共振的图像复原研究

计算机工程与科学 2009年第5期31卷 46-48页

作者：龚振宇庞全范影乐杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所浙江杭州310018

传统的图像滤波复原技术都是把噪声当成一种有害的干扰加以消除,但随着噪声的强度增加,传统的图像复原办法对强噪声背景下的图像复原效果很差。本文主要基于Hodgkin-Huxley(H-H)神经元阈上非周期随机共振原理,通过一种自适应调节的方法... 详细信息

传统的图像滤波复原技术都是把噪声当成一种有害的干扰加以消除,但随着噪声的强度增加,传统的图像复原办法对强噪声背景下的图像复原效果很差。本文主要基于Hodgkin-Huxley(H-H)神经元阈上非周期随机共振原理,通过一种自适应调节的方法不断添加噪声实现图像的随机共振,从而达到最佳的图像复原效果。实验结果证明,相对于传统的图像复原方法,本文所提出的方法在强噪声的背景下对图像的恢复有更好的效果,随着噪声强度的变化具有比传统方法更好的鲁棒性,为图像复原提供了一种新思路。

关键词：图像复原 H-H神经元模型阈上非周期随机共振自适应控制 otsu图像分割峰值信噪比

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基于图像识别的钢轨表面缺陷检测技术研究

基于图像识别的钢轨表面缺陷检测技术研究

作者：贾瑞涛哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

铁路的安全稳定对我国经济的发展起着重要的作用,由钢轨缺陷导致的交通事故对生命安全和社会财产造成了极为严重的后果。因此研究准确且高效的钢轨表面缺陷检测技术,在事故发生之前检测出缺陷并及时进行维修,具有重要的现实意义。利用... 详细信息

铁路的安全稳定对我国经济的发展起着重要的作用,由钢轨缺陷导致的交通事故对生命安全和社会财产造成了极为严重的后果。因此研究准确且高效的钢轨表面缺陷检测技术,在事故发生之前检测出缺陷并及时进行维修,具有重要的现实意义。利用图像处理技术进行钢轨表面缺陷检测的方法,具有准确率高、非接触性等优点,成为当今钢轨表面缺陷检测方面的一种重要方法。本文在综合考虑检测准确率和分类速度的基础上,解决现有钢轨表面缺陷检测算法中存在的问题,重点研究基于机器学习和基于深度学习的钢轨表面缺陷检测算法。主要研究内容如下:(1)针对中值滤波算法速度较慢的问题,设计均值与中值融合滤波算法。针对采集到的图像因包含非钢轨区域,影响识别准确率的问题,提出一种基于直线段检测(Line Segment Detector,LSD)的钢轨表面提取算法,筛除复杂的背景部分。铁路线路中有缺陷的部分占比较小,为避免对大量无缺陷图像的检测,提高检测速度,引入缓存机制对差值哈希算法进行改进,设计缺陷初步判断算法。(2)设计基于机器学习的钢轨表面缺陷检测算法。针对二维otsu图像阈值分割算法处理速度慢的问题,改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,设计基于PSO的图像分割算法,加快分割处理速度。针对单一特征对钢轨表面缺陷图像信息的描述能力不足的问题,提取出缺陷区域的多个特征并进行融合,包括灰度特征、形状特征和纹理特征。针对多特征融合后数据维数过大进而导致分类速度慢的问题,采用主成分分析方法(Principal Components Analysis,PCA)对融合的特征进行降维处理,并使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)构造多分类器,进行缺陷的识别分类。(3)设计基于深度学习的钢轨表面缺陷检测算法。针对Faster R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks)算法中特征提取模块对低级语义信息提取不完全,进而无法完整描述出缺陷细节的问题,采用多尺度特征融合的提取方法。针对小尺寸缺陷存在漏检的问题,改进区域建议网络(Region Proposal Networks,RPN)中锚窗的尺寸和数量,设计一种加权ROI池化方法,增加对小尺寸缺陷的检测准确率。结合本文任务中缺陷的种类,优化Faster R-CNN算法的输出结构,确定神经网络的训练方法。最后,自建钢轨表面缺陷数据集,对基于机器学习和基于深度学习两种不同检测算法进行实验验证,结果表明,两种算法的检测准确率分别为92.7%和93.9%,但基于深度学习的检测算法运行时间明显优于基于机器学习的检测算法。

关键词：钢轨表面缺陷图像处理 otsu图像分割特征融合 Faster R-CNN算法

机器视觉在软包动力锂电池极耳焊接缺陷检测中的应用

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机器视觉在软包动力锂电池极耳焊接缺陷检测中的应用

作者：李俊男福建工程学院

学位级别：硕士

近年来,我国新能源汽车行业发展迅速,软包动力锂电池作为新兴动力电池,拥有广阔的市场需求和良好的发展前景。在软包动力锂电池生产过程中,其极耳焊缝焊接缺陷检测尤为重要,关系到动力电池成品质量和性能。但是目前对于软包动力锂电池... 详细信息

近年来,我国新能源汽车行业发展迅速,软包动力锂电池作为新兴动力电池,拥有广阔的市场需求和良好的发展前景。在软包动力锂电池生产过程中,其极耳焊缝焊接缺陷检测尤为重要,关系到动力电池成品质量和性能。但是目前对于软包动力锂电池极耳焊缝焊接缺陷检测研究甚少,为此文章将机器视觉(Machine vision)应用到软包动力锂电池极耳焊接缺陷检测中,提供一种可行性研究思路。检测的重难点在于如何在高反光、低对比度、多噪声的极耳焊缝图像中准确提取出焊缝,以及选取合适的特征进行分类识别。文章具体的主要内容包括以下四个方面:首先,介绍了动力电池的种类,详细分析了软包电池组成结构及其能量密度高、安全性能好、设计灵活等优点。系统阐述了公司现有软包动力电池极耳焊缝的缺陷类型,以及极耳焊缝缺陷的生成机理,为实验研究分析打下基础。其次,研究了关于极耳焊缝图像的处理方法,包括图像去噪、增强以及图像分割方法。实验分析比较了均值迭代分割、最大熵分割、基于粒子群算法的分割、Adaptive-threshold以及otsu分割方法。针对极耳焊缝高反光、低对比度的特点,提出一种基于形态学重建与otsu的极耳焊缝图像分割方法。通过改进多尺度结构元素进行形态学重建,结合otsu完成极耳焊缝图像分割任务。研究结果表明:该方法适合于极耳焊缝图像分割,在保证焊缝准确提取的前提下速度也有所提高。然后,研究了极耳焊缝的特征提取与分类识别方法。主要对形状、几何特征进行特征参数提取。采用基于决策树方法和基于模板匹配算法进行极耳焊缝分类识别的研究,并结合先验特征阈值采用模板匹配法对极耳焊缝缺陷进行分类。实现极耳焊缝熔焊、焊洞、焊偏、断焊、短焊的检测识别。研究结果表明:存在缺陷重叠的极耳焊缝对决策树方法有影响,采用基于特征的模板匹配法识别精度好于前者,识别率为94%。最后,设计了极耳焊缝缺陷检测方案,完成了检测平台搭建。主要包括硬件平台和软件平台。根据极耳焊缝高反光、低对比度的特点,通过选择合适的环形光源,BASLER相机、Kowa Lens LM35HC镜头等,搭建焊缝硬件检测平台。设计软件检测平台,采用MATLAB与Lab VIEW相协调的方式实现检测任务。

关键词：机器视觉形态学重建 otsu图像分割极耳焊缝软包动力锂电池

基于机器视觉的扁平芯片表面缺陷检测算法研究

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基于机器视觉的扁平芯片表面缺陷检测算法研究

作者：王义坤哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

芯片在封装过程中会出现划痕、擦痕、孔洞、封装破损等缺陷,为了保证芯片质量,需要把缺陷芯片筛选出来。目前采用的人工筛选方法效率低下,难以满足芯片生产的需求。机器视觉方法具有速度快、准确率高的优点,在工业缺陷检测领域开始广泛... 详细信息

芯片在封装过程中会出现划痕、擦痕、孔洞、封装破损等缺陷,为了保证芯片质量,需要把缺陷芯片筛选出来。目前采用的人工筛选方法效率低下,难以满足芯片生产的需求。机器视觉方法具有速度快、准确率高的优点,在工业缺陷检测领域开始广泛应用,研究基于机器视觉的芯片表面缺陷检测算法有重要的实际应用价值。本文结合芯片图像的特点,对机器学习检测算法和深度学习检测算法进行研究。主要内容如下:1.针对自适应中值滤波算法图像边缘像素点容易被误判为噪声且检测速度慢的问题,改进自适应中值滤波算法的采样窗口,增加十字形窗口,以保留图像边缘细节信息;在噪声较密集时采用均值滤波的策略以减少计算量。针对芯片生产过程中残次品数量较少,对所有芯片进行缺陷识别分类需要耗费大量时间的问题,设计基于霍夫变换定位加图像差分的方法,快速判断芯片是否存在缺陷,减少对良品芯片的检测时间。2.针对现有缺陷检测算法,检测速度慢,难以匹配芯片生产速度的问题,研究基于机器学习的扁平芯片目标检测算法。首先对认定为存在缺陷的芯片图像进行分割,针对二维otsu阈值分割算法时间复杂度高,分割速度慢的问题,引入粒子群优化算法,加快搜索二维otsu算法的分割阈值,以达到快速分割的目的,其次对分割后的缺陷图像进行特征提取,针对芯片表面缺陷形状复杂,单一特征难以描述缺陷的全部信息的问题,对缺陷图像进行灰度、形状、纹理特征提取融合,以综合表征缺陷信息,并对融合后的特征进行降维处理,降低分类器的设计复杂度;然后采用狼群算法对SVM进行优化,并用优化后的SVM搭建DAG-SVM多分类器;最后根据本文研究的算法,设计基于机器学习的缺陷检测模型,完成对芯片表面缺陷的分类。3.针对深度学习目标检测算法用于芯片表面缺陷检测存在漏检率高、识别效果差的问题,研究基于YOLOv4的芯片表面缺陷检测算法。首先根据芯片表面图像特点,采用K-Means++算法重新设置YOLOv4的锚选框的初始化尺寸,以提高检测算法的适用性;其次对YOLOv4的特征提取网络进行改进,引入注意力机制,在网络结构中增加SENet结构块,增强对小目标的特征提取能力,以提高小目标缺陷的检测准确率;然后为了使改进的目标检测算法能够适应芯片生产速度,引入深度可分离卷积网络替换PANet中的卷积核,以减少参数量,加快芯片表面缺陷的检测速度;最后给出训练方法,得到改进后的YOLOv4芯片表面缺陷检测模型。4.建立扁平芯片图像数据集,对设计的DAG-SVM分类器和改进的YOLOv4目标检测算法进行训练。搭建缺陷检测实验平台,对本文设计的两种芯片表面缺陷检测算法进行实验验证。采用统一的评价指标,对两种算法的性能进行对比,选取其中性能较优的算法用于扁平芯片表面缺陷检测。

关键词：芯片表面缺陷 otsu图像分割 DAG-SVM多分类器 YOLOv4算法 SENet

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槟榔自动切片机图像识别及切片轨迹方法研究

自动化技术与应用 2024年

作者：黄良沛何友缘杨天龙湖南科技大学机电工程学院湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室湖南科技大学深海深地矿产资源开发技术与装备教育部工程研究中心

槟榔外轮廓识别和切片轨迹确定是实现槟榔自动切片的关键，为此提出一种基于S单分量图像来识别槟榔外轮廓，通过切片长度和高度阈值并结合权重评分选取最优切片轨迹的方法。首先将RGB彩色图像进行滤波处理再转换至HSV颜色空间，分离出S... 详细信息

槟榔外轮廓识别和切片轨迹确定是实现槟榔自动切片的关键，为此提出一种基于S单分量图像来识别槟榔外轮廓，通过切片长度和高度阈值并结合权重评分选取最优切片轨迹的方法。首先将RGB彩色图像进行滤波处理再转换至HSV颜色空间，分离出S单分量图像，进行otsu图像阈值分割;再结合形态学操作和漫水填充算法去除二值图中干扰噪点，最后绘制槟榔外轮廓、最小外接矩形和计算切片轨迹。实验结果表明，该图像处理方法能完整地获得槟榔轮廓，耗时少准确率高，按照切片轨迹对槟榔果进行切割测量后，平均误差为0.3 mm，证明了切片轨迹算法的可行性。

关键词：槟榔切片 S单分量图 otsu图像分割漫水填充算法切片轨迹算法

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基于智能优化图像处理的硬币金额检测

信息技术 2024年第6期48卷 42-46,53页

作者：王敏李晟吴佳孙硕王康南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

硬币检测对于银行部门大额硬币流通、自助机交易、假币鉴别等具有实用意义。针对目前光电传感器硬币检测效果不理想的问题,提出了一种基于智能优化图像处理的硬币金额检测方法。首先利用颜色特征和智能优化otsu图像分割对五角硬币特征... 详细信息

硬币检测对于银行部门大额硬币流通、自助机交易、假币鉴别等具有实用意义。针对目前光电传感器硬币检测效果不理想的问题,提出了一种基于智能优化图像处理的硬币金额检测方法。首先利用颜色特征和智能优化otsu图像分割对五角硬币特征区域进行提取并计数,再依次利用图像预处理、边缘检测、形态学处理和Hough圆检测等环节检测各硬币的半径信息,通过对半径进行比较可识别出硬币的种类及面额,最后利用App Designer设计了硬币自动识别系统。实验结果表明,该方法具有效果好、速度快、易于实现等优点,能够满足工程化需要。

关键词：硬币识别图像预处理智能优化粒子群算法 otsu图像分割

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基于频域快速解卷的血管提取算法

计算机技术与发展 2016年第3期26卷 113-116,120页

作者：杨琴姜自波刘承超曲阜师范大学信息科学与工程学院山东日照276826

为了方便识别新生血管,从而有效地对疾病进行诊断,所以需要将血管图像从背景图像中分割出来。文中提出一种在提高血管分辨率的基础上进行血管分割的算法。首先通过特定公式在梯度图像上对血管图像进行纹理增强,这是为了在之后的图像分割... 详细信息

为了方便识别新生血管,从而有效地对疾病进行诊断,所以需要将血管图像从背景图像中分割出来。文中提出一种在提高血管分辨率的基础上进行血管分割的算法。首先通过特定公式在梯度图像上对血管图像进行纹理增强,这是为了在之后的图像分割中,能识别细微的血管,使其不被忽略掉;然后对模糊图像进行频域上的快速解卷去模糊,消除成像仪器在成像过程中对图像清晰度的影响;由于图像在传输过程中会产生噪声,因此为了去除噪声对血管分割的影响,接着对血管图像进行了中值滤波操作;最后使用最大类间方差法来进行血管的分割操作,因为最大类间方差法可以有效地将图像前景和背景分割开。通过实验对比,直观上证明了该算法在血管分割中的有效性。

关键词：频率域解卷纹理增强中值滤波 otsu图像分割