一种新的DR检测图像校准方法

射线数字成像检测是质量检测的一种重要方法,获取的射线图像往往会发生偏移或旋转。根据图像中边缘一般会呈直线的特点,提出一种图像校准的方法,该方法通过Hough变换寻找特征点后计算图像校准矩阵,根据校准矩阵完成图像校准。

一种亚像素边缘检测方法

提出一种新的亚像素边缘检测方法,此方法先经过传统模板算子粗定位边缘,然后再用ZOM矩算法精确定位。并给出此种方法的具体实现步骤,实验证明这种方法检测精度可达到亚像素级,具有很好的检测稳定性,有很强的实用价值。

射线成像系统的调制传递函数和检测能力分析

射线成像检测系统的成像质量直接影响检测精度。在分析影响图像质量的两个重要指标,即空间分辨率和密度分辨率的基础上,对射线成像系统的调制传递函数(MTF)和信噪比进行了研究,给出了一个好的成像系统应满足的条件。

用于视觉检测的光源照明系统分析

在视觉检测系统中,要对光源照明系统进行合理设计,突出被测目标的特征部分,尽量简化图像处理的算法,提高测量精度。因此,一般采用人工光源,消除环境的影响以得到稳定的图像。其中,LED灯因其体积小、功耗低、发光稳定、成本低等优点而被广泛使用。除了考虑光源本身的影响外,光源的照射方式以及放置位置也是非常关键的因素,应根据被测物体的材质选择直射光照射或散射光照射,并按照检测要求确定光源放置的位置。最后通过两个实例加以分析论证,进一步说明了设计合理光源照明系统的重要性。

X射线检测图像序列动态滤波技术研究

提出了基于运动补偿的射线检测图像序列的动态帧间滤波技术,把图像序列作为二维数据,在整个积分周期内进行多帧平均,实现沿着运动轨迹进行帧间滤波。对于射线检测图像序列,该技术能够有效的抑制噪声、提高信噪比,也能够降低运动图像的模糊程度。

形态学在X-射线检测中的应用

本文以射线检测发动机图像为研究对象,通过与传统分割算法相比较,同时结合最新发展的数学理论及数字图像处理技术,采用了一种有效分割方法,使其在提取效果和处理速度上都能获得预期的满意结果。

射线图像的对比度增强方法

根据射线图像的特点,介绍进行射线图像对比度增强的常用算法,包括线性和非线性的灰度拉伸、直方图均衡和修正等全局对比度增强方法,以及自适应局部增强方法。此外,针对射线图像的散射噪声,提出用同态滤波的方法实现对比度增强。试验证明,采用不同技术增强后的射线图像细节明显,层次分明,可获得更多的图像识别信息。

数字射线图像降噪中的线性滤波方法

数字射线成像(DR)系统中,图像中的噪声是影响图像质量的重要因素之一,给图像分析和缺陷(尤其是微细瑕疵)识别带来了困难。为了提高图像的信噪比,对图像降噪方法的研究是十分必要的。对DR系统中噪声的来源及其产生的影响进行分析后,比较了几种常用的线性滤波方法对射线图像的降噪效果,介绍了近年来提出的一些较新颖的降噪方法。

小波降噪在射线图像处理中的应用

在数字射线成像检测过程中,噪声是影响射线图像中微细缺陷检测精度的一个重要因素。分析了射线图像中噪声产生的来源以及对图像质量的影响,通过几种去噪方法的比较,提出了小波去噪的方法。试验验证该方法不仅在去除射线图像噪声时效果显著,同时还能更好地保留图像中需检测的微细缺陷。

矩在复杂构件射线图像识别中的应用

在工业射线成像在线检测中,由于装配引起的复杂构件在线位置的随机性,传送系统的机械误差等因素的影响,容易使被检测构件处于不同的状态,例如,倾斜状态,这些都成为影响检测精度的重要因素。针对这一问题,提出了一种矩特征检测构件状态的方法,该方法首先计算出图像中构件的质心坐标和二阶中心矩,然后求出构件的倾斜角度,根据倾斜角对处于倾斜状态的构件进行校正。此方法实现了自动识别前的被检测构件图像位置的标准化处理。

复杂产品内部结构射线图像的特征压缩与识别方法

为了提高复杂产品内部结构在线检测的速度,针对复杂产品内部结构射线图像的特点,提出了一种基于方向投影的特征压缩与识别方法。首先对图像进行投影,变换为一维投影特征,然后在此基础上利用差分量化法将投影特征量化为0,1字符串特征,并以此作为最终识别的特征,采用KMP算法和NC匹配法相结合的方法,对待检复杂产品进行识别。实验表明,该方法具有识别速度快、效率高的特点,在复杂产品的检测识别中是一种新的尝试。

基于单目视觉的运动目标跟踪定位

介绍了单目视觉跟踪定位系统的原理、组成,采用Hough变换提取运动目标的特征圆进行检测,基于邻域线性搜索与卡尔曼滤波器相结合的跟踪算法,准确实现运动目标的跟踪定位和运动轨迹的三维重建,并进行了相应的实验验证分析,给出了最终的实验结果。

一种基于单片机串口的数据采集系统设计

单片机经历了SCM、MCU、SOC三大阶段,以其超小型化、电路简单、功耗低等特点广泛应用于各个领域,本文提出了基于C8051F单片机串口数据采集系统的设计方案,进一步提高了采集系统的速率与精度。使用C8051F020作为控制器,控制采样位数为12位,转换速度为500kbps的A/D芯片MAX120进行数据采样,采样的数据实时通过串口传输到PC中。由于MAX120A/D转换芯片具有采集范围广,控制灵活等特点,其转换时间为16μs,吞吐率高达5*105次/s采样,可满足高速采集的需要。通过测定该系统满足实时采集、实时处理和实时控制对速度的要求。

基于ADIS16355 MEMS的惯性测量组件系统设计

首先简介ADIS16355AMLZ型MEMS的原理、构成及应用。在此基础上,搭建一个硬件平台,采用内置USB控制器的AT89C5131A型单片机作为主控制器,控制ADIS16355AMLZ并采集、存储数据。并对惯性测量组件系统进行数据采集设计。经测试,该系统达到了预期设计要求。

基于声卡的数据采集系统设计

随着计算机技术的不断发展和DSP(数字信号处理)技术不断走向成熟,声卡作为PC机和便携式计算机中基本配置设备,已经成为一种高性价比的音频信号采集输出系统,它同时具有A/D和D/A转换功能,不仅价格低廉,而且兼容性好、性能稳定、灵活通用,非常适合作为虚拟仿真实验系统的首选采集设备。本文利用声卡DSP技术和LabVIEW编程软件,提出了一种基于声卡的数据采集与分析的设计方案,用声卡代替一般的数据采集卡,在LabVIEW环境中实现了数据采集、信号分析(时域分析和频域分析)及信号存储回放等多种功能。利用本系统的各功能模块对实际采集到的信号数据进行分析,得到了试验分析结果,获得较满意的效果。

X射线平板探测器的成像噪声消除方法

针对X射线平板探测器的实时成像检测系统,分析噪声来源,研究消除随机噪声的方法,利用了多帧叠加,平滑滤波的线性、非线性滤波等方法,对实验测试得到的图像进行降噪处理,结果表明:该方法的降噪效果较好,为解决射线实时检测过程的图像降噪问题奠定了基础。

基于频谱位移模块的环境声音识别方法

针对卷积操作只能提取局部频谱信息,不能有效地挖掘频谱之间相关信息的问题,提出了一种基于频谱位移模块的神经网络。该网络采用密集卷积神经网络的架构,并在支路上使用频谱位移模块实现频谱信息之间的交互。利用这种频谱移位取代了频谱间的下采样操作,实现了频谱的全局化特征提取,同时避免了下采样过程中信息的丢失,进一步地提高了频谱特征图质量。并在公开的数据集ESC10和ESC50上验证频谱位移密集模块,在两种数据集的分类准确度分别达到了96.00%和88.75%,与原有的网络相比准确度分别提升了2.1%和2.25%。实验结果表明,和现有的其他卷积神经网络方法相比,所提出的网络能够更好有效地挖掘全局时频信息,具有更高的识别准确率。

基于Laplacian算子的同态滤波算法研究

针对频域同态滤波中运算量大、运算时间长、不能满足实时性要求的缺点,提出了一种基于Laplacian增强算子的空域同态滤波算法。首先对原有的Laplacian增强算子做改进,使其在增强图像高频成分的同时能够适当地抑制其低频成分,再将改进后的Laplacian增强算子同图像函数作卷积,快速实现空域内的滤波增强。实验表明,该方法不仅有效地压缩了图像的亮度范围,增强了图像的对比度,还大大提高了运算速度,节省了运算时间,适用于对快速性要求较高的实时性场合。