基于图像的鸡蛋细微裂痕识别技术研究

研究鸡蛋裂痕的准确性识别问题,由于蛋壳裂痕比较细微,很难建立准确的模型,造成传统方法识别鸡蛋细微裂痕准确性不高。为解决上述问题,提出了一种多层神经网络算法的鸡蛋细微裂痕图像识别方法。通过建立裂痕网络和细节裂痕网络等多层网络,运用相关迭代运算,避免了仅对裂痕的灰度特征进行一次提取判断,不能准确识别鸡蛋细微裂痕的问题。实验证明,改进的裂痕识别算法对识别鸡蛋上的细微裂痕准确率高,取得了令人满意的效果。

道路细微裂痕图像识别技术研究

研究道路裂痕的识别问题,交通安全系统中准确检测道路质量是保证安全性的关键。针对当道路的裂痕细微或者裂痕特征不明显时,造成提取的裂痕图像特征值不完整,出现错误识别的问题。为解决上述问题,提出了一种改进的神经网络算法的道路细微裂痕图像识别方法。通过一定图像处理,建立裂痕网络和细节网络,并增加了细微裂痕相似网络模型,避免了仅对裂痕特征提取不能准确识别细微裂痕的问题。实验证明,改进的裂痕识别算法实现简单,识别道路上的细微裂痕准确率高,达到了实时识别技术的要求。

基于细胞神经网络的公路裂痕诊断研究

研究道路裂痕的诊断问题,交通安全系统中准确检测道路质量是保证安全性的关键。但现有的道路监测系统凸显出更多的缺点。为了更好的监测公路裂痕,提出了一种改进的细胞神经网络道路细微裂痕图像识别方法。该方法通过一定的图像处理,建立裂痕网络和细节网络,同时,增加了细微裂痕相似网络模型,避免了仅对裂痕特征提取信息不能准确识别细微裂痕的问题。实验证明,改进的裂痕识别算法实现简单,识别道路上的细微裂痕准确率高,达到了实时识别技术的要求。

一种基于图像的轮胎表面破损识别算法

针对由于车辆轮胎的裂痕特征在像素上与轮胎本体极为相似,当裂痕比较细微的情况下,形态特征的采集也极为困难,传统的基于像素差异和形态检测的方法对轮胎的细微裂痕检测效果一直很低的问题,提出了基于图像的轮胎表面细微裂痕识别技术。通过去除图像中的噪声和孤立点对测量准确率的影响,利用不规则扭曲像素裂痕映射检测方式,通过对轮胎图像像素变形和缺失的准确测量,实现轮胎表面细微裂痕的检测。实验证明,这种检测方式能够快速、准确地检测出轮胎表面的细微裂痕,取得了令人满意的效果。