基于机器视觉的废有色金属自动分选系统设计

以机器视觉为基础,结合图像处理技术,设计一种废有色金属的自动分选系统。硬件系统完成对传送带上废金属物料的图像拍摄。软件系统首先对图像进行预处理,消除干扰噪声的影响。采用彩色图像分割法将目标图像与背景图像进行分离。同时提取废金属的颜色特征,采用多层感知器神经网络算法实现废有色金属的分类。分析实验结果表明该系统能实现多种废有色金属物料的在线自动分选,分选的效率达90%以上,提升了工作效率和经济效益。

基于图像处理的废有色金属自动分选算法研究

以图像处理为基础,对紫色铜、黄色铜、镁、铝、锌、铅6种废有色金属分别在早、中、晚拍摄照片各20张,然后提取废有色金属图像中的6种颜色特征(R、G、B、H、S、I)和5种纹理特征(能量、对比度、逆差矩、熵、自相关),采用多层感知器神经网络算法进行模式匹配,分析实验结果表明该算法能实现多种废有色金属物料的自动分选,分选的效率达90%以上,能取代人工分选,提升了工作效率和经济效益。

利用物证破案一例

近几年，由于作案人的反侦查意识不断增强，现场上遗留能直接认定案犯的手印、足迹等痕迹物证越来越少，而那些被案犯认为无所谓的痕迹物证在逐渐增多。如何综合利用这些被他们忽视的痕迹物证来破获案件，就显得尤为重要。我们在工作中，就曾遇到这样一个案例：

一起爆炸案件侦破后的启示

一、案例资料： 2010年3月2日凌晨1时40分，双辽市双山镇孙某家发生一起爆炸案，嫌疑人将自制的爆炸物投进了孙某家的卧室内，幸好孙某及时发现将爆炸物扔了出来，爆炸物在离孙某家房子10．4米远处爆炸，孙某一家才幸免于难。