基于贝叶斯估计的粘连颗粒尺寸检测方法

在高速流水线上对小视场物体大批量在线检测过程中,针对滚子、钢珠、卷烟爆珠等球形颗粒因体积过小、发生破裂、传输振动而引起的颗粒粘连,致使其尺寸无法精准检测的问题,采用机器视觉的检测手段,提出基于贝叶斯估计的尺寸视觉检测方法。首先,经图像采集系统获取粘连颗粒图像,对采集图像预处理去除干扰因素。之后,利用边缘检测方法进行轮廓坐标点提取,通过数据滤波选取有效轮廓点数据,代入到该文所提出的贝叶斯尺寸测量数学模型中,从而实现对粘连颗粒尺寸的精确测量。以卷烟爆珠为例进行试验验证,该方法测得的尺寸最小均方根误差为0.0496 mm,测量误差均值最小为0.02263 mm,验证所提方法的可靠性与稳定性,满足实际工业检测精度要求。该方法的提出可为高速流水线上小视场粘连颗粒测量研究提供基础。

一种改进的粘连颗粒图像分割算法

针对颗粒图像分割中产生过分割、欠分割及粘连区域存在孔洞从而导致分割不理想的情况,提出了一种改进算法.该算法在基于边界跟踪的分割算法的基础上,采用根据真实欧氏距离所提取的局部极大值点信息对分割策略进行控制,以减少过分割、欠分割的产生,同时对含有孔洞的粘连区域增加内边界跟踪处理.实验结果表明,算法获得了更好的分割效果.

粘连颗粒图像分割方法综述

粘连颗粒图像分割是图像分割的一个重要应用领域,也是一个难题。本文首先总结了基于阈值、边缘、分水岭等大类的分割方法。基于阈值的分割方法算法简单,运算速度快,但分割结果依赖阈值选择。基于边缘的分割方法边缘定位准确,适用于表面光滑、形状规则的图像分割。粘连颗粒分割最广为应用的即为分水岭分割,相对其他分割方法能得到更为准确的结果。但若对粘连颗粒图像直接应用分水岭分割,则容易出现过分割现象。因此与其他方法相结合以实现分割则能够得到更好的分割结果。最后,本文认为由于粘连颗粒图像形状不规则、特征相同、表面粗糙、堆叠严重等因素的影响,未来算法还应在准确性、精确度、客观评价等方面继续改进。

一种粘连颗粒图像中心点的识别方法

针对粘连颗粒检测中的中心点提取问题,提出了一种基于改进广义Hough变换的检测算法.该算法首先计算已知图形的覆盖圆环,然后将圆环模板遍历待测图像前景轮廓点进行覆盖区域累加,最后得到累加图的极大值.该算法产生的圆环具有旋转不变性,能够大大缩减检测时间.同时实验表明,这种圆环模板累加的算法能够得到更加准确的定位中心点,并且部分消除了伪中心.

谷类作物粘连颗粒图像分割方法研究进展

在小麦、玉米等粮食作物的质量评价中,基于计算机视觉方法的应用研究非常广泛。在图像采集时,由于粮食颗粒形状小、数量多,分布随机、具有类圆性等特点,在质检时常出现粘连情况,将大大影响对粮食作物的准确计数、分类、定级、定价等。本文首先介绍基于阈值、边缘、区域等传统分割方法,阐明分水岭、凹点分割方法更加适用于粘连颗粒分割,明确各自优缺点;然后介绍基于深度学习分割算法的发展时间线,重点阐述基于U-Net、Mask R-CNN方法在处理粘连颗粒图像分割中的应用,统计相应的公开数据集,以找出更适合粘连籽粒分割的方法。最后对粘连颗粒图像分割方法所面临的挑战进行总结,并做出展望,为计算机视觉在相关领域的应用提供参考。

金刚砂线上粘连颗粒分割方法的研究

金刚砂线上粘连颗粒的数量是衡量金刚砂线质量的重要指标,文中针对金刚砂线上粘连颗粒分割不准确的问题,通过对金刚砂线图像进行形态学滤波去噪等处理,利用改进的Canny算法进行边缘检测,计算平面向量寻找凹点群并去除伪凹点,进行凹点配对,解决了金刚砂线上粘连颗粒分割计数问题。实验结果表明,文中所述方法的平均正确率相较传统分割方法有所提高,可达80.2%。

粘连颗粒分割方法研究

颗粒图像的分割中,经常遇到颗粒粘连、重叠在一起的现象,需要将它们分离为单个颗粒目标。本文提出了一种基于灰度形态学重建的图像分割新算法,实验结果表明,该算法既能更有效地分割粘连颗粒,其应用于图像处理也有着较好的应用前景。

基于自适应多重欧氏距离变换的分水岭粘连颗粒分割方法

颗粒形状以及颗粒粘连程度是影响粘连颗粒分割效果的主要因素,现有粘连颗粒分割方法主要存在两方面不足:一些方法只能应对某一特定形状颗粒的分割问题;大多数方法不能根据颗粒粘连程度自适应地调整分割算法,当粘连程度较大时容易出现欠分割。针对上述问题,该文提出了一种不限定颗粒形状的自适应粘连颗粒图像分割方法,该方法根据颗粒粘连程度对图像进行自适应多重欧氏距离变换,得出分水岭脊线对粘连颗粒图像进行分割。实验表明,本算法对不同形状、不同粘连程度的颗粒均具有较好的分割效果。

基于灰度形态学重建的骨料颗粒群图像分析方法

为解决图像分析堆积态骨料颗粒群时存在的识别精度问题,应用平板扫描仪,提出了基于灰度形态学重建的粘连颗粒分割方法和基于最小凸多边形边界拟合的骨料图像优化技术.采用图像法分析骨料颗粒群特征参数,计算出图像分析中最小样本颗粒数为720.结果表明:基于灰度形态学重建的骨料颗粒群图像分析方法能解决骨料颗粒粘连时的识别问题,并计算出骨料级配、针度、圆度、球度、棱角性指数、比表面积和针状颗粒含量等颗粒群特征参数.

基于数学形态学的粘连大米籽粒分割研究

在大米籽粒检测中经常会有大米籽粒重叠和粘连的现象。将粘连在一起的大米籽粒群分离是图像处理中一项重要而困难的问题。对这一情况,提出了一种有效的分割算法,先对图像进行二值化处理,然后对图像进行数学形态学变换,通过腐蚀运算将大米籽粒群图像层层剥离,直至粘连籽粒分开,再使用膨胀运算和八链码方法恢复出原始的各个大米籽粒个体,从而将大米籽粒群分离开。实验证明,该算法能成功地分离开粘连大米籽粒。

基于改进FAST与分水岭算法的颗粒图像分割

为准确、高效分割粘连颗粒,提出一种改进FAST特征点检测算法,并与基于h-maxima变换的分水岭算法相结合实现粘连颗粒的分割。该算法通过h-maxima分水岭算法得到候选边缘分割点和候选分割线;采用改进FAST算法遍历二值图像边缘获得图像边缘特征点;利用边缘特征点对所有候选边缘分割点进行非极大值抑制得到待边缘分割点;通过待边缘分割点从候选分割线中提取待分割线;利用边缘特征点识别待分割线中的伪边缘分割点,并去除与其相连的分割线;获得正确分割线进行图像分割;对典型颗粒进行分割实验,并与现有3种图像分割算法进行比较。结果表明:该算法相对运算时间最短,分割正确率最高且均大于95%。

尾煤识别图像采集装置的设计

在浮选尾煤图像识别过程中,为减少尾煤颗粒粘连对图像处理的影响,采用对粘连尾煤分散处理的方法,设计了一种尾煤识别图像采集装置,该装置主要由传送装置、去粘连装置、成像部分和计算机控制4部分组成。实验结果表明:与传统拍摄装置相比,该装置处理后拍摄的照片颗粒分散程度有明显的差距,降低了粘连现象带来的误差,提高了尾煤图像处理的识别度,更加方便图像特征的提取。

图像处理技术在泥沙粒径分析中的应用

基于数字图像处理技术的泥沙粒径分析是近年发展起来的一种新方法。传统分水岭分割方法直接作用于梯度图像,受图像噪声、目标的细小边缘及纹理等因素影响,测量精度会相对降低。通过标记重构和区域合并对传统分水岭分割法进行优化,提出改进算法。基于实测数据,围绕数字图像处理相关技术,借鉴其他领域图像分析设备和方法,以数码单反相机和Image J2x图像处理软件为基础,建立一套泥沙图像粒径分析系统。采用图像法、机械筛分法和激光分析法分别对同一批沙样进行粒径测定。对测定结果进行的分析表明数字图像处理技术可较好地用于泥沙粒径分析。

基于距离变换的种子点优化算法

粘连颗粒分割中利用距离函数法求种子点时,在部分对象的核心区或边缘存在不连续的冗余种子点使分水岭分割出现过分割问题。本文研究、总结了四条冗余种子点特征,并依此提出一个利用填充算法的种子点优化算法。实验证明此算法在保证粘连颗粒正确剥离的基础上,有效改善了过分割问题。

基于FCM和标记分水岭的粘连岩石颗粒图像分割

模糊C均值算法可利用图像的多种特征值进行准确的图像分割,但不能分割粘连物体;传统的分水岭分割算法能够获得准确的物体边缘轮廓,但容易造成过分割.为了解决这个问题,提出基于FCM和标记分水岭的粘连图像分割.该方法首先对原始彩色图像中值滤波后进行基于LUV颜色空间的FCM聚类;对聚类后的图像用形态学方法去杂质、空洞填充后进行距离变换;然后根据距离变换图像找出局部最大值,得到种子图像;最后对距离变换图像进行基于标记的分水岭分割,得到最终的分割图像.该方法对粘连岩石颗粒图像进行分割,取得了较好的实验效果.

基于形态分水岭算法的粘连大米籽粒分割研究

在大米籽粒检测中经常会有大米籽粒重叠和粘连的现象。将粘连在一起的大米籽粒群分离开是图像处理中一项重要而困难的工作。对这一情况,提出了一种有效的分割算法,先对图像进行二值化处理,然后对图像进行距离变换,通过形态分水岭方法将大米籽粒群图像层层剥离,直至内连接点确定,再使用形态学运算和八链码方法确定分割点,通过分割点构建出分割线,从而将大米籽粒群分离开。实验证明该算法能成功地分离开粘连大米籽粒。

Effect of Busui Shengxue Granule (补髓生血颗粒) on Chronic Aplastic Anemia Patients’ Hematopoietic Adhesion Molecule VLA-6/CD_(49f) and Its Ligand Laminin

Objective: To observe the effect of Busui Shengxue Granule (补髓生血颗粒Herbal granule for replenishing marrow to produce blood) on chronic aplastic anemia (CAA) patients’ integrin α 6 (VLA-6/CD49f) and laminin (Ln). Methods: Sixty-five patients were divided into experimental group and control group through random number table. There were 34 patients, 17 were male and 17 female, aged 2–67, with a medianage of 30.2 ± 8.6, in the experimental group, including 17 patients of kidney-yin deficiency and 17 of kidney-yang deficiency, treated by Busui Shengxue Granule. There were 31 patients in the control group,16 were male and 15 female, aged 4–65, with a medianage of 31.2 ± 8.0; administered Zaizhang Shengxue Tablet (再障生血片Herbal tablet for chronic aplastic anemia). Both groups were treated for six months and compared with 10 normal persons after the treatment. Flow cytometry was adopted to detect the change in the expression of VLA-6/CD49f, receptor in mononuclear cells of CAA patients and normal persons. Enzyme-linked immunosorbent assay was applied to detect the expression of peripheral serum Ln. Results: CAA patients’ VLA-6/CD49f was in the state of low expression and Ln in the state of high expression. After the treatment, both VLA-6/CD49f and Ln were regulated to some extent and the change in the experimental group was better than that of the control group. Compared with the kidney-yin deficiency patients, those indices of kidney-yang deficiency patients were easier to correct. Conclusion: The VLA-6/CD49f and Ln expressions of CAA patients are abnormal. The treatment with Busui Shengxue Granule makes both of them improved.

土壤试样单轴压缩试验与离散元法模拟对比研究

土壤是典型的松散介质,利用粘连的颗粒离散元模型模拟土壤聚团的行成及破裂一直是散体力学的热点之一。本研究详细描述了利用带粘连的颗粒离散元模型制备土壤聚团的方法,利用粘连颗粒离散元模型对土样单轴压缩试验进行数值模拟分析,将模拟结果与试验结果进行对比分析。结果表明:试验与模拟得到的压缩曲线走势吻合,均呈拟线性上升,达到峰值后光滑下降;试验和模拟得到的土壤压缩时的强度极限分别为21.5和24 kPa,模拟值高于试验值11.6%。