MATLAB图像处理技术在加气混凝土孔结构研究中的应用

基于MATLAB图像处理技术,开发了适合于加气混凝土孔结构分析的软件。对加气混凝土照片进行一系列的图像处理,并表征加气混凝土的孔结构参数。试验表明:该技术能够快捷、精确的分析加气混凝土的孔分布及孔隙率,在前人研究的基础上简化了测试过程并提高了分析精度,实现孔隙率误差小于±2.0%,可用于产品质量控制。

基于MATLAB图像处理技术提取火焰高度

为避免可视火焰高度因自身周期性脉动和观测者的不同而有所区别,基于MATLAB图像数据处理技术,提出了通过对火焰图像进行灰度化、滤波、画质增强、图像切割和函数化边界线等操作获得火焰实际高度的方法。基于火焰尖端高度提取方法,将图像收集时间延长到一个火焰跳动周期以上,对火焰尖端高度进行算术平均,可得统计意义上的平均火焰高度。开展不同燃气浓度下的点火实验,利用该方法获取本生灯火焰尖端高度,并和光学测高仪读数、Roper模型的理论预测值进行对比,结果显示与实际值匹配良好。

基于MATLAB图像处理的层流火焰传播速度研究

为了减小传统本生灯火焰法测定层流预混火焰传播速度的误差,基于MATLAB图像处理技术提出了一种改进火焰图像处理及提取火焰边界线数据的方法。该方法对图像进行优化处理后运用LOG算子检测边缘信息,并为其添加平滑曲线;然后将散点拟合为函数表达式,选用Polynomial逼近方式修正拟合曲线误差;换算为实际坐标后对拟合函数进行面积积分计算,即得更接近真实的火焰外表面积。利用该方法对不同当量比下甲烷燃烧的本生灯火焰图像进行处理,求取其层流火焰传播速度,并与前人结果进行对比。结果表明,传统全面积法所得结果普遍偏高;相比于Vagelopulous利用平面火焰法所得结果,该方法获取的层流火焰传播速度在贫燃侧与之相近,在富燃侧则较之略低。

应用MATLAB图像工具箱的不规则裂纹检测

提出了一种表面不规则裂纹特征的检测方法,通过获取CCD相机拍照得到裂纹图像,使用MATLAB图像处理工具箱对图像进行灰度化、二值化处理。对二值图像可以进行细化处理以求得裂纹长度,提取灰度等值线可以获得裂纹边界,在提出的修正算法下可以得到裂纹真实宽度的近似值,相比于其他已知方法提高了计算结果的精度,并且实现了自动处理,降低了数据处理过程中的人工劳动强度,提高了数据处理效率。

基于Matlab图像识别的Delta并联机械手连续轨迹规划

将Matlab图像处理技术与Delta并联机械手连续轨迹规划结合,并利用C#软件精确计算出连续轨迹中每个点的坐标,将这些坐标导入Pro/E软件中,成功模拟出了Delta并联机器人的连续运动,并采用Pro/E软件进行运动学、动力学分析。

应用MATLAB图像处理技术评判原料乳细菌数的研究

本文简要论述了MATLAB图像处理原理和方法以及原料乳自动分级系统的软硬件结构,重点研究了MATLAB图像域值化方法、图像面积提取技术以及图像均匀化处理和灰度值域处理方法在原料乳等级评判上的探索应用。实际验证,应用本系统对原料乳在线检测,细菌总数的识别率可达到95%以上,从而可以达到对原料乳快速分级的目的。

基于MATLAB图像处理的布氏硬度测量

提出了一种基于MATLAB图像处理技术进行布氏硬度测量的方法。通过对采集到的试件压痕图像进行特征提取和信息处理,识别出压痕的轮廓,并通过测量压痕的面积计算出压痕的直径,最后求得试件的布氏硬度。与传统的测量方法比,此方法具有测量速度快、结果准确、精度高等特点。

基于MATLAB图像处理的圆度误差数据采集方法

研究基于MATLAB的图像降噪处理,利用定点裁切法消除原始图像中的无关因素,提高图像降噪的处理效率,得出一种零件图像轮廓圆度误差的评定方法。此法在传统图像降噪法的基础上,对含有曲线数据的图像采用降噪流程,得到精确的零件轮廓二值图像。用最小二乘法对零件轮廓进行拟合,对得到的最小二乘圆度数据进行评定,并将所有采集的黑点的坐标进行计算,计算的结果与参考数值的误差仅为0.5μm,符合国标中对圆度公差值的要求。

基于MATLAB图像处理的农业杂草种类识别研究

近年来,农业现代化发展迅速,从作物的种植到成熟的整个过程中,出现智能化机械的身影。借助数字化智能技术对杂草进行识别和处理。分析了基于MATLAB图像处理技术识别田间杂草的必要性、主要识别依据,并以洋葱田间杂草识别研究为例,探讨了杂草识别过程,力图探究这种方法的有效性。

基于Matlab图像处理技术对南疆红枣缺陷的检测

通过获取新疆南疆地区红枣图片,利用Matlab软件对原始图像进行预处理,然后进行图像分割、特征提取和图像识别,对新疆南疆地区红枣缺陷进行检测,结果表明,该方法能有效地识别有缺陷的红枣.

基于Matlab图像处理方法的桥梁裂缝宽度检测研究

为实现桥梁裂缝检测的快速化和智能化,基于Matlab图像处理技术,提出一种非接触式的桥梁裂缝测定方法,其主要通过预先获取桥梁裂缝图像,采用图像灰度化和中值滤波去噪的方法对目标裂缝图像进行预处理,并通过多次腐蚀和膨胀操作,消除裂缝二值图像的边缘毛刺,最后调用Minboundrect函数对目标裂缝图像进行精确测定。结果表明:所选裂缝样本点的宽度尺寸测定值与真值间的相对误差满足工程要求。

龙门石窟奉先寺的红外成像监测与分析——基于MATLAB图像处理技术

龙门石窟奉先寺的安全长期受到风化及渗水等病害影响。针对奉先寺石造像阿难头部区域及卢舍那大佛南侧渗水区域,利用红外成像设备对该区域进行为期一年的实时监测,并借助MATLAB语言的图像处理技术对大量红外图像进行数据分析。结果发现佛像头部裂隙处存在温差引起的循环热应力,该温差主要由灌浆加固区域和岩体本体之间热传导性能差异导致,且晴天上午前后的温差应力变化最显著;归纳了监测期间降雨和渗水发生的时间规律,统计得出了不同区域渗水程度的差异。将红外成像和大数据分析结合应用于石窟预防性保护中,实现了对病害同时进行图像监测和统计评估,为其他石窟寺的监测与数据分析工作提供参考。

Matlab图像处理在水稻谷粒计数中的应用

为探索水稻谷粒图像快速计数方法,修正或减少因谷粒粘连引起的误差,采用黑色平面结合机械振动分散谷粒并采集图像,利用Matlab软件对图像进行灰度处理、二值化处理、两步开运算及腐蚀运算等消除粘连,并对计数点标记和计算。在灰度图上作开运算能有效修整谷粒边缘,腐蚀运算后谷粒中心与边缘亮暗对比更加鲜明,二值化后的图像初步分离效果好,在进一步开运算和腐蚀运算后,颗粒缩小,边界距离增大,解决了绝大部分粘连。对计数点标记后,非计数点更容易观察,可进行人工校正。该方法不仅可有效地分割谷粒粘连,还便于校正以提高精度,可快速实现800粒以内的水稻颗粒计数。

基于MATLAB图形图像处理的智能交通灯设计方法

描述了目前交通灯系统存在的问题,并通过分析,利用MATLAB图像处理技术,将摄像头拍摄的照片处理成数字信号,将道路车辆分为非常拥堵、比较拥堵、不大拥堵三种情况,通过单片机编程,不同的车流量用不同的延时时间,实现交通灯智能延时,解决因主次车道车流量不同而产生的时间和资源浪费,从而减轻道路堵塞。

基于VBA的Matlab图像至AutoCAD的图像转换技术

介绍了Matlab位图图像到AutoCAD的转换方法,通过图像有用坐标和颜色值的确定与彩色对应数组的寻找,借助于AutoCAD的二次开发语言VBA成功的将任意图像转换为彩色AutoCAD显示,从而方便了图像的编辑和其他应用。

Matlab在图像后处理方面的应用实践及效果分析

本文介绍了Matlab的应用与在图像处理中的基本应用以及对图像处理的效果与分析,Matlab对于图像处理有很大的优势,在图像处理中应用Matlab会大大节约试验时间并有很好的实验效果。了解Matlab的应用以及在图像处理中Matlab的具体实现办法,对于提高图像处理额效果和增强实验效率具有很大的用途。

MATLAB在数字图像处理中的应用

随着科技的飞速发展,图像在人类感知中起着重要的作用,图像处理技术也随之慢慢渗入到人们的生活中。文章介绍了MATLAB图像处理工具包的15类函数及其主要功能,并选择了傅里叶变换、直方图均衡化两个具体的实例介绍了MATLAB在数字图像处理技术中的应用。

基于SVM和Matlab开发图像内容检索系统的方法研究

为了保证图像内容检索技术的有效性和实用性,利用Matlab的图形用户界面设计了一种能够检索原型系统的快速方法,该用户界面在开发工具和适合小样本学习的支持向量机机器学习系统中提出了系统的开发过程。这些提高了系统的开发的效率,促进了科技的进一步发展。

蒸压加气混凝土孔结构表征的图像分析方法

采用数码相机采集图像,利用Matlab将加气混凝土砌块断面照片转化为灰度照片,并对照片进行去噪、直方图均衡化、二值化处理,采用图像分析法实现了对蒸压加气混凝土的宏观孔孔隙率、孔面积及其分布等孔结构特征的计量。分析结果表明,基于Matlab图像分析法可以对蒸压加气混凝土的孔结构进行初步的量化表征,但限于所采用数码相机的分辨率,该方法只适合表征蒸压加气混凝土中的宏观孔。通过改进程序分辨能力、相片拍摄技巧以及样品准备与处理方法可以大幅减小图像分析法的表征误差,提高方法的准确性。

基于数字图像处理的樟子松锯材分级研究

为了解决传统锯材检测方法效率低、劳动强度高和人为因素影响大的问题,笔者运用数字图像处理的方法对樟子松锯材等级进行检测,实现樟子松锯材等级检测的标准化和程序化。根据樟子松锯材缺陷与天然木纹颜色存在显著差距的特点,利用Otsu's方法的最佳全局阈值处理锯材图像得到最佳分割阈值,获得锯材的二值图像,得到缺陷位置像素坐标,将缺陷坐标与锯材实际尺寸对应,计算出相应锯材的净划材尺寸和出材率,完成对锯材等级的划分。利用该方法对75片试件进行表面质量检测和等级划分的准确率为94.67%,分级程序的运行时间约为1.793 s。该方法在保证检测准确率的情况下不仅可以减少检测时间、降低人工劳动强度、提高检测准确率,而且解决了人工检测主观性强的问题。