基于机器视觉的发动机表面缺陷检测技术

发动机表面的缺陷检测是保证其使用安全性的重要手段。本文应用机器视觉技术实现发动机内表面缺陷的自动检测,用内窥镜采集发动机装药内表面的图像,结合图像特点,通过多次实验对比,选择中值滤波方法对图像进行滤波、Canny算子检测图像边缘,应用像素灰度的相似性和不连续性将缺陷从图像背景中分割出来,在此基础上,选取面积和周长特征作为缺陷判断依据,并将以上功能进行整合,设计缺陷自动检测系统。实验结果表明该方法在发动机内表面缺陷检测方面有较好的效果。

发动机装药内表面疵病检测中的图像滤波方法

导弹发动机内表面自动检测系统属智能检测技术的应用研究,是应用计算机图像处理技术,实现高精度、高效率的自动无损检测。图像滤波的目的是为了去除图像中的噪声,为下一步的自动检测作准备。基于小波分析理论,构造一种既能降低图像噪声,又能够保持图像细节信息的小波去噪算法,在采用小波变换方法对图像进行滤波的同时选择基于小波分解系数阈值量化的方法进行去噪。实验结果表明该方法优于中值和均值滤波方法,因为该方法可将高频部分的空间细化,低频部分的频率细分,并能实现对图像的自适应分析,噪声去除率可达到97%。

基于ARG模型识别局部被遮挡物体

在计算机视觉中 ,局部被遮挡物体的识别有着重要的意义。本文提出了一种基于ARG(关系属性图 )模型识别局部被遮挡物体的新算法。由于关系属性图对图像遮挡、噪音或者二维几何引起的变形都是稳定的 ,所以用ARG模型能够识别那些由于局部被遮挡或其它原因引起的丢失特征的物体。该算法如下 :首先 ,根据模型和图像特征之间的局部和整体的对应性约束 ,在图像中选出有限数量的候选子图。其次 ,基于在关系向量空间中的误差分析 ,使用投票方案对丢失的特征进行迭代检测 ,丢失的特征全部被检测出后即可进行匹配。最后用实例进行了验证 。

基于几何约束识别简单平面立体

已有的识别方法对于简单平面立体的识别均不能凑效。依据投影几何中的距离约束和角度约束,给出了三边形和平行四边形的识别方法;提出用属性关系图(ARG)表示平面立体和线图,该描述方法是一种结合表面特征和几何特征的方法。提出一种从单幅线图识别简单平面立体的新方法,该方法在匹配待识别线图与模型结点之前,先用拓扑信息进行候选模型的筛选,大大提高了识别的效率。结合几何特征和拓扑特征表示ARG中的每个结点,不仅能识别不同形状的目标,而且能把拓扑结构相同,但各部分大小、比例不相同的目标区分开。实验结果表明该识别方法是有效的,能够用于识别形状为简单平面立体的工业部件等。

Winkler弹性地基上矩形板弯曲问题复形式解析解

采用复级数构造出Winkler弹性地基上矩形板弯曲问题的一般解析解 ,形式简单 ,位移和内力形式统一 ,可应用于各种连续边界条件 并对四边固定的矩形板在均布荷载作用下的弯曲问题进行了计算

基于透视仿射变换研究画法几何中的截交线问题

在画法几何中 ,求一般位置平面与立体表面的交线 (截交线 )往往作图麻烦 ,精度较差。为了解决这些问题 ,本文提出了透视仿射变换及其在解决截交线问题中的应用 ,并用实例表明了该方法具有作图简便 ,精度高的特点 。