污染环境中织状复材蒙皮孔的视觉检测技术研究

碳纤维增强复合蒙皮一般通过连接孔与飞机骨架零件进行连接,连接孔的孔位对于保证连接强度至关重要。为了实现污染环境中织状复材蒙皮孔的高效在机检测,文章设计了一套机器视觉装置,提出了连接孔与激光光斑的图像算法,通过孔区域快速定位和临近边缘搜索实现了孔周边缘的精确提取,结合激光光束标定和光斑坐标值计算连接孔的孔位。在蒙皮试验件上开展了在机测孔实验,将文章的图像算法与常规图像算法进行对比。结果表明,文章的算法具有更好的适应性;孔位测量误差小于0.05 mm,检测效率达到每分钟12孔。

基于视觉的飞机蒙皮锪窝孔径在线测量研究

为解决飞机蒙皮锪窝孔人工测量效率低的问题,满足锪窝检测自动化要求,开发了一套基于OpenCV与Qt研发平台用于自动化检测飞机蒙皮锪窝孔径参数的在线测量系统。该系统采用相机标定解决图像的桶形失真问题;使用直方图均衡化、双边滤波及轮廓查找算法,避免碳纤维材料锪窝孔反光带来的噪声;基于二次插值的亚像素算法准确提取锪窝轮廓,并使用最小二乘法与距离最小算法,利用梯度下降算法计算拟合,准确测量锪窝孔径参数。结果表明,该系统的测量精度在30μm以内,重复检测精度高,满足测量的自动化要求。

飞机蒙皮图像扫描与定位系统研究

飞机蒙皮图像获取和定位是飞机蒙皮检测的关键技术之一。设计了飞机蒙皮图像扫描与定位系统,提出了一种由云台带动变焦相机和激光测距仪对飞机蒙皮扫描采集细节图像和定位细节图像的方法。标定了测距仪、变焦相机以及云台的位姿关系,实现了被测区域三维点云的获取,扫描点云精度在2.5 mm以上。在变焦相机焦距最短时拍摄全景图,对全景图中飞机区域进行扫描获取该区域飞机蒙皮的细节图像,并实现了细节图像在全景图中的二维定位。利用点云配准获得系统与飞机的相对位姿,结合标定结果,实现了细节图像空间定位。实验结果表明在28 m内,细节图像的二维定位误差小于8个像素,空间定位误差小于0.12 m。

基于图像特征识别的马铃薯薯皮粗糙度分级研究

【目的】马铃薯薯皮粗糙度分级研究可以提供块茎外观品质性状无损检测方法,为客观评价品质质量和高通量筛选品种提供理论和实践基础。【方法】以79份马铃薯品种(系)为供试材料,利用相机采集有/无芽眼的薯皮图像。基于MATLAB R2016a软件对薯皮图像预处理,随机选择8份材料用相关函数指标比较图像灰度化、增强及去噪效果。利用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取图像特征参数角二阶矩(angular second moment,ASM)、熵(entropy,ENT)、对比度(contrast,CON)和相关度(correlation,COR),并确定矩阵最适像素距离(d)。比较两类薯皮图像特征参数间的差异,选择差异较小的薯皮图像特征集进行统计分析和分类识别。构建支持向量机(support vector machines,SVM)和BP神经网络(backpropagation neural network,BPNN)模型对薯皮粗糙度分级分类,模型分级精度评价指标为准确率、精准率、召回率及调和平均数。【结果】加权平均值法进行灰度处理后的薯皮图像纹理结构清晰,图像清晰度评价值为2.5698±0.5959,显著高于平均值法(1.8035±0.4856)和最大值法(1.0535±0.4088);直方图均衡化增强后的薯皮图像灰度级范围由100—200扩大为0—200,灰度分布更加广泛;中值滤波对3×3窗口下的薯皮图像椒盐噪声去噪效果明显,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)最大((28.6250±3.9784)Bp),显著高于3×3和5×5窗口下对高斯噪声去噪后的PSNR。通过GLCM(d=4)提取的两类薯皮图像特征参数间差异显著,选择其中差异较小的无芽眼薯皮图像特征集进行统计分析和分类识别,结果表明该特征集变异系数差异明显,对比度变异系数最大(0.40),其次是角二阶矩(0.24)和相关度(0.23),熵变异系数最小(0.18)。将该特征集作为分类模型输入变量用于薯皮分类,相较于BP神经网络,SVM对马铃薯薯皮粗糙度的整体分类性能较高,准确率为87.5%。其中,对光滑皮和重麻皮的预测准确度和识别能力最高,精准率均为100%,召回率分别为85.7%和100%,调和平均数分别为92.3%和100%。【结论】综合利用本研究提出的图像处理技术及GLCM提取的纹理特征参数能有效表征马铃薯块茎薯皮粗糙度差异;通过构建SVM分类模型可实现基于机器视觉的马铃薯薯皮粗糙度分级,且准确率达87.5%。

飞机蒙皮缺陷自动化检测研究进展

飞机蒙皮作为飞机外部主要的维形构件,具有承担载荷、保持其气动性能的作用。与传统的仅依靠目视蒙皮缺陷检测方法相比,使用自动化超声检测内部缺陷及基于机器视觉的外部缺陷检测方法具有检测效率高、自动化程度高、检测结果一致性强等显著优势。根据飞机蒙皮缺陷自动化检测研究进展,介绍了飞机蒙皮的典型缺陷类型,分别综述了自动化超声无损检测技术和机器视觉图像处理技术在蒙皮缺陷检测中的应用,总结了蒙皮缺陷检测领域目前存在的问题与技术难点,展望了飞机蒙皮自动检测领域未来的发展趋势。

竞走裁判员肤视力选材标准研究

采用文献法、测量法、概率统计方法和逻辑思维方法等对竞走裁判员的肤视力及标准视力的选材标准进行了研究,确定了肤视力和标准视力的选材范围,以便从客观上尽量保证竞走裁判的公允性,为指派竞走裁判员提供理论依据。

肤色检测技术综述

肤色检测在人脸和手势识别与跟踪、Web图像内容过滤、数据库或因特网中的人物检索和医疗诊断等方面有广泛应用.文中通过分别介绍基于统计和基于物理的两类肤色检测技术,较全面地综述了肤色检测技术,其中对颜色空间选择、静、动态肤色建模方法、肤色反射模型和肤色波谱特性等肤色检测重要环节做了分析,明确了选择颜色空间与特征提取和分类方法的联系,强调了研究肤色波谱特征对基于物理的肤色检测技术的重要性.最后探讨了肤色检测的技术难题和发展趋势.

基于计算机视觉的鱼体色明暗程度量化方法

当前,鱼类行为学在养殖生产中的应用还不普遍,但已经引起人们的重视。借助于现代技术手段监测鱼的行为,研究不同应激条件下鱼的行为特点以及鱼的行为与水产养殖环境的关系,从而实现基于鱼行为变化的应激自动报警,是很有意义的。为此,利用计算机视觉技术近似量化水中鱼体色的明暗程度,将图像转换到HSV空间得到鱼体的明度值,与经校准后的无色玻璃覆盖的灰级各阶的明度值进行比较和线性插值,近似用明度阶值表示鱼体色的亮暗程度。

关于竞走裁判员与一般人的肤视力和标准视力的比较研究

采用测量、概率统计和逻辑思维方法等对竞走裁判员与一般人的肤视力和标准视力进行了比较研究。结果表明 :标准视力与肤视力是不同的 ,作为竞走裁判员不仅标准视力要好 ,而且肤视力也要好。各种肤视力之间存在着统计学差异 ,这表明 3种肤色运动员同场比赛时 ,竞走裁判员的肤视力是不同的。单一肤色运动员在一起比赛时 ,同一竞走裁判群体的黄肤视力、白肤视力和黑肤视力是不同的 ;不同肤色运动员在一起比赛时 ,同一竞走裁判群体的肤视力也是不同的。

基于肤色CIELab空间的视觉窗口手势跟踪

考虑到手势的应用场合,手部肤色作为特殊的识别标记往往区别于环境,因此加入肤色分割对手部图像序列进行分析以及跟踪.在CIELab空间,采用了平均转移分割算法提高了分割速度.在此基础上结合单目视觉中对指尖的识别,提高了手部分割的可识性和未来手部语义应用的可行性.跟踪则采用了卡尔曼滤波处理后的窗口跟踪.手指尖的半封闭特征的利用以及窗口算法保证了处理过程中的鲁棒性和准确性.

儿童消费心理对少儿护肤品包装设计的影响

人们生活质量的提高,对少儿护肤品包装设计带来了新的要求。试图从儿童心理特征角度研究少儿护肤品包装视觉要素,设计出适合儿童的护肤品包装。

面向视觉交互的室内肤色建模研究

肤色检测是视觉交互技术中的重要环节。本文通过分析室内光照条件下的肤色分布特性,提出了基于Ada-boost的肤色建模技术,实现了肤色建模过程与颜色空间选择的有机结合,所构建的特征空间具有良好的类别区分性,弥补了传统方法仅能针对特定颜色空间进行肤色建模的不足。多种肤色建模方法性能比较实验表明:本文所提出的方法能更好地满足视觉交互对识别率和实时性的要求。

采用无人机视觉的飞机蒙皮损伤智能检测方法

为解决飞机机翼蒙皮损伤目视检测耗时长、效率低、精度差的问题,提出一种采用无人机视觉的飞机蒙皮损伤智能检测方法,该方法通过手动数据标注得到图片数据集,利用YOLOv4算法对数据集进行训练,从而对蒙皮损伤类型与程度进行精确识别。实验结果表明该方法可以检测到的飞机蒙皮最小损伤为长0.11 m,宽0.04 m,模型损伤识别准确度达到71.01%,满足飞机蒙皮损伤日常检测需求,为民航领域中飞机蒙皮损伤的视觉识别测试提供技术支持。

基于计算机视觉的罗非鱼适应环境的体色变化研究

多数鱼类的体色会受应激条件、环境背景、健康状况、生长发育和社会地位等因素的影响而发生改变。本文利用基于计算机视觉的体色量化技术研究正常情况和社会应激条件下罗非鱼对背景颜色的适应性,以及在背景颜色变化过程中体色变化的响应速度。实验结果表明:已适应白色背景的鱼放入黑色背景水体后,体色变化主要发生在前10s内,放入时和放入10s后的体色明度值差异极显著(**p<0.01);在白色背景下适应的鱼放入黑色背景下适应2h后其体色变得很黑,将其放入白色背景水体后体色在10s内可发生由深到浅的变化,放入时和放入10s后的体色明度值差异极显著(**p<0.01)。在蓝色背景下适应的鱼放入黑色背景水体后,体色变化主要发生在前10s内,放入时和放入10s后的体色明度值差异显著(*p<0.05)。在蓝色背景下适应的鱼放入黑色背景下适应2h后的体色变得很黑,再将其放入白色背景水体后体色由深变浅,放入时和10s后的体色明度值发生极显著变化(**p<0.01)。处于社会应激条件下劣势地位的鱼体色会变黑,刚放入白色背景水体时的平均灰级达到12.7阶,放入60s、1800s后的体色和刚放入时没有显著差异。受社会应激影响轻微的鱼体色在1800s后适应了环境的颜色,明度值和没有受应激影响鱼的体色接近,而受伤或受社会应激影响较严重的鱼体色改变较小。鱼在高浓度非离子氨(UIA浓度为0.178mg/L)的水中处理3h后,鱼的体色变得很黑,刚放入白色背景水体时平均灰级达到15.1阶,放入10s、120s后鱼的体色变化不大,放入180s后鱼的体色变浅,平均灰级达到9.3阶,与刚放入时的体色明度相比差异显著(*p<0.05)。

基于肤色和运动检测技术的单目视觉手势分割

在分析肤色的信息特征和手势的运动特性基础上,构建了一种基于单目视觉的手势分割方法,可从视频图像序列中获取有意义的手势区域.针对确定的背景图像,以10帧的采样间隔采集手势图像,通过肤色信息特征来获得手势的肤色区域,同时通过差分法获得手势的运动区域,再将肤色区域与运动区域进行融合处理获得初始的手势区域,在此基础上,进一步研究了数学形态学的腐蚀和膨胀算法,实现了视频图像序列中的手势分割与定位.实验结果表明,该方法具有较好的手势分割效果和较高的定位准确度.

人工智能技术在皮肤病辅助诊断的应用研究

目的:皮肤病种类繁多,采用机器学习、计算机视觉等人工智能技术可实现自动、快速分类及特征识别,分析并研究国内外在皮肤病辅助诊断方面的人工智能技术应用。方法:临床诊断使用的皮肤病图像主要包括皮肤镜图像以及皮肤组织病理图像等,所使用的方法与样本数量及质量直接相关,针对海量皮肤镜图像,采用卷积神经网络迁移学习可实现疾病类型的分类;针对小样本量皮肤镜图像,结合皮肤学诊断原理和机器学习建模实现特定疾病类型诊断;针对有限样本且复杂的皮肤组织病理图像,运用图像分割和机器学习建模实现病理图像自动区域标注。结果:在皮肤病辅助诊断方面,结合人工智能技术,国内外研究机构已经实现肤质特征识别、自动区域标注、疾病分类等应用。结论:随着用于皮肤病诊断的人工智能技术发展,有望大幅提高接诊效率,为医生提供客观的辅助支撑,减轻负担。

基于全方位计算机视觉的ATM机智能监控

探讨了利用全方位视觉传感器(ODVS)以及计算机视觉技术来实现对自动取款机(ATM)的视频智能监控,采用ODVS来获取整个ATM机周围的全景视频图像,通过透视算法将全景视频图像展开成若干个重点监控领域;为了提高检索效率、减少存储和传输信息量,提出了通过基于高斯肤色模型的人脸检测算法获取ATM使用者的人脸图像并将时间地点等信息进行合并,得到一幅包含使用ATM时间、地点和人物图像;为了提高ATM的使用安全性,通过基于卡尔曼滤波的人脸跟踪和行为语义规则判定等手段来检测和分析ATM设备周围环境中的窥视行为.与现有的ATM视频监控技术相比,所提出的监控方法具有检测范围广、智能化水平高、存储检索效率高等优点,实现窥视行为检测算法具有较高的鲁棒性和检测精度.

基于单目视觉和简单手势的空间交互技术

和传统接触型交互设备相比,新颖的非触摸型空间交互技术在空间自由度方面有着明显优势.主要探讨基于单目摄像头和简单手势的双手空间交互技术.首先利用肤色分割、滤波优化、运动轨迹预测等算法实现了双手的跟踪与识别.由于需要用空间手势及其运动状态来替代鼠标,提出了基于中心偏离控制和基于线性映射的两种鼠标映射模式,进而实现了四种基本空间手势.基于提出的空间交互技术,实现了软件控制、游戏体验等多个应用.最后讨论了基于单目视觉的双手空间交互技术在手部分割、学习算法、交互方式等方面的改进方向.

试论现代纤维艺术的魅力

纤维艺术是一门古老而又年轻的编织工艺,在继承传统的基础上,现代纤维艺术已走向多元表达和抽象表达。现代纤维艺术的魅力,是通过多种表现形式来体现的。本文着重通过对纤维材料、肌理、视觉形态三方面艺术魅力的分析,旨在阐述现代纤维工艺这三个艺术要素在空间上的灵活运用和巧妙结合,构成了现代纤维艺术极强的装饰魅力。视觉美感既是艺术形式的核心,又是艺术作品的灵魂。纤维艺术创作也要围绕视觉美感,不断创新,与时俱进,才能达到至善至美的境界。

建筑表皮的认知途径

建筑表皮语言的传达和认知具有多层次、多途径的特征。特定认知途径对表皮信息的反映是有选择、有针对的。在不同的认知途径中,表皮承担不同的角色,观众对表皮语言意指内涵的理解也各有侧重。表皮对于建筑、环境及社会生活的功能意义、美学意义和象征意义通过汇集各条认知途径所提供的信息内涵得以系统建构。