浅析钢结构工程检测

工程检测的重点在于安装、拼接过程中产生的质量问题。钢结构工程中主要的检测内容有：构件尺寸及平整度的检测、钢材进场检测（钢材型材）、紧固件检测（连接面抗滑移系数）、钢材外观质量检测、连接（焊接、螺栓连接）的检测、钢材锈蚀检测、防火涂层厚度检测等等。 一、构件尺寸及平整度检测 每个尺寸在构件的3个部位量测,取3处的平均值作为该尺寸的代表值。钢构件的尺寸偏差应以设计图纸规定的尺寸为基准计算尺寸偏差;     

过度曝光图像缺失信息修复算法

图像在过度曝光采集的情况下会因为光圈的进光量过大导致图像的细节关键信息缺失,研究过度曝光图像的缺失信息修复算法,为图像的细节特征分析奠定基础。传统方法采用图像小波尺度分解方法进行图像缺失信息修复,随着光圈的增大,对细节信息的修复效果不好,提出一种基于改进的小波包分解的过度曝光图像缺失信息修复算法。构建了过度曝光图像的纹理信息特征传导模型,采用Harris角点检测算法实现对过度曝光图像的灰度特征匹配,采用小波包分解方法对图像缺失信息进行位置和尺度信息的重构,实现缺失信息修复。仿真结果表明,采用该算法进行过度曝光图像修复,图像的细节特征得到准确有效复原,提高图像的识别能力。     

梯度主动轮廓与曲波变换联合分割方法研究

随着医学技术不断发展,人们对肿瘤图像的分割要求日益提高,为了满足临床需要,提高医学图像分割的准确性,提出了一种基于梯度主动轮廓和第二代离散曲波变换(Discrete Curvelet Transform,以下简称:DCUT)的医学图像分割算法。该算法首先对医学数据进行离散曲波变换,获取增强后的医学数据,再利用Canny算子和形态学运算进行边缘检测,对处理后的数据利用梯度主动轮廓模型确定病灶区域的轮廓。本文选取了297组医学图像进行验证,实验结果表明:医学图像经过本算法处理后,边缘检测性能由传统算法的88.95%达到96.03%,分割位置的准确性得到进一步提高,目标边缘和轮廓提取更加清晰、稳定,有效提高了医学图像分割精确性。     

基于TPS的人体内部脏器分割过程中控制点的精确检测

对于不同的人体,内部脏器的大小差别比较大,这是对CT图像进行内部脏器分割处理过程中存在的困难问题之一,为了避免这一问题,一般采用以下方法,以一定患者的CT扫描图像作为基准图像,然后以患者的CT扫描图像作为输入图像,为了与基准图像保持一致,必须对输入图像进行变形处理。为了提高对输入图像进行变形与匹配处理的准确性,本文应用TPS变形方法,对于每个内脏器官形状的控制点的大小、位置和检索范围的精确检测技术进行了研究。     

角点检测综述

角点是图像的一种重要的局部特征,通过对图像角点的检测与处理,对把握图像的局部及整体特征,特别是在视觉匹配、目标识别和运动估计与追踪等领域都有重要的实际应用。现有的图像角点检测方法可分为基于模阪、亮度变化、边缘特征三种检测方法,对其分别进行了综述,分析了相关的算法,并对算法进行了评价。     

印刷电路板表面轮廓提取算法研究

印刷电路板（PCB）光学检测的主要几何参数有线宽、线距、缺陷尺寸等,其主要步骤为：应用图像处理方法,对印刷电路板的图像进行轮廓提取、几何拟合,最后算出几何参数。其中非常重要的步骤是轮廓提取,本文完成了对图像分割和边缘算子两种轮廓提取方法的检验,并根据实际情况选择符合要求的算法。实验证明,图像分割的方法更加适合PCB的几何参数测量。在本实验基础之上提出一些改进思路和方法,对PCB光学检测的后续工作具有参考意义。     

一种加权局部熵羽化的图像拼接模型

图像拼接技术能多幅背景相似的图像合成为一张全景图像,也可以补充某些图像缺失的部分,但是目前常用的拼接算法还存在准确性不高、鲁棒性不强的缺陷,为此本文提出了一种加权局部熵羽化的图像拼接模型。首先对图像的局部熵进行羽化,然后采用一元线性回归的方法对邻域像素的灰度图像进行相似度的优化,最后对图像的局部熵进行加权,以突出图像中领域像素之间的块相似度,降低羽化的痕迹。模型的对比仿真结果表明,本文提出的算法相比较SIFT算法,对于动态图像的拼接具有更高的准确性,并且抗噪性能更加,具有较好的鲁棒性。     

图像测量技术及其在无损检测中的应用

图像检测技术是一种综合性的检测技术,其中融入了计算机视觉、信息处理技术、计算机图形学、光电子学等多项技术,随着各项先进科学技术的快速发展,图像检测与处理技术在很多领域都得到了广泛的应用,本文对目前主要使用的几种图像检测方法进行了简单的介绍,并分析了其在无损检测中的应用及其发展前景。     

一种冶金腐蚀区域图像分割算法研究

研究图像冶金腐蚀区域准确分割的方法。在冶金腐蚀区域分割的过程中,利用传统方法进行分割处理,由于腐蚀区域边缘不规则,造成无法准确获取腐蚀区域的缺陷,影响了冶金腐蚀区域分割的准确性。为此,提出了一种基于图像的冶金腐蚀区域分割算法。采集冶金图像,并对其进行初始化处理,去除图像中的噪声,提高图像质量。对图像像素进行增强处理,提高图像的对比度。利用线性分析方法,对图像中的冶金腐蚀区域进行分割处理。实验结果表明,利用这种算法进行冶金腐蚀区域分割,能够有效提高分割的准确率,取得了令人满意的效果。     

基于视频图像的人脸检测

视频图像的人脸识别技术发展,促进了数字视频监控等系统的广泛应用。本文对基于特征、模板、统计理论等视频图像的人脸检测基本方法进行了介绍,对人脸检测系统的图像采集、图像处理、特征定位、人脸识别处理等设计进行了阐述,对人脸检测方法的改进进行了尝试。     

钢材的冷加工

钢材的冷加工就是钢材在室温下、不加热而进行轧制的一种加工方法。这是一种新式的、先进的钢材加工方法。这种方法同钢材的热加工——将钢材加热后进行辗制的加工方法——比较起来,有一系列的优点:(1)成品的尺寸准确一致;(2)成品的表面光滑优良;(3)成品的机械性能(强度、硬度、韧性等)提高;(4)操作过程简化又安全;(5)机器设备缩减。在成品质量方面,如果采用热加工,甚至在热加工以后再加以平整也不能达到采用冷加工所达到的质量标准。钢材的冷加工是在冷辗机上进行的,按照辗辊     

图像增强技术的分析与研究

图像增强是图像边缘检测、分割以及特征提取等技术的基础,数字图像增强的方法有频域处理法与空域处理法,本文主要介绍空域处理中的灰度变换方法和直方图均衡法。文章首先分析了它们的原理,然后通过MATLAB软件分别用这两种方法对图像进行处理,处理后使图像的对比度得到了明显的改善,增强了图像的视觉效果。     

基于特征点匹配的视频图像实时拼接系统

提出了一种基于尺度不变特征变换算法的视频图像实时拼接方法。首先,用等焦距柱面变换对待拼接的图像进行处理,使相邻摄像机所拍摄的图像帧投影在同一柱面上;然后,优化k-d树的最近邻算法提高了特征点匹配的速度;最后,随机采样一致性算法剔除了错误的匹配点,提高了匹配的准确性,并得到投影变换矩阵进行多摄像机图像帧拼接。实验结果表明,与传统的图像拼接算法相比,该方法极大地提高了视频图像拼接的鲁棒性,实现了视频图像的实时拼接。     

X射线电缆尺寸检测软件设计

本文是X射线电缆尺寸检测系统中X射线图像处理和程序设计的一个总结.文中针对电缆尺寸检测系统中X射线图像系统噪声处理和电缆图像特殊边缘检测给出了实现原理,算法及部分程序实现.     

水产品中重金属检测前处理方法和技术的研究

水产品中的铅、镉、汞、砷等几种常见重金属的检测方法,分别是以湿消化法和微波消解法来进行样品前处理,通过原子吸收光谱仪和原子荧光光谱仪进行检测。本文分别介绍了样品湿消化法和微波消解法两种方法前处理的技术要领,以提高检测结果的回收率和准确性。     

基于图像特征的SAR机场目标边缘提取方法研究

SAJR图像边缘检测是SAR图像处理与分析中最基础的内容之一,从分析SAR图像的成像原理及目标统计特性出发,根据SAR机场图像的基本特性,提出了一种基于图像特征的SAR机场图像边缘提取方法,综合运用了中值滤波、图像分割、数学形态学等方法实现了SAR图像的预处理,最后利用Canny算子对预处理后的SAR图像进行了边缘提取.     

基于多尺度形态学标记的分水岭算法

为了解决传统分水岭的过分割问题,提高图像分割的准确性,本文提出一种多尺度形态学标记的分水岭算法。首先利用H-minima变换对中值滤波后的梯度图像进行初始标记;然后利用不同尺寸的结构元素分别进行梯度图像闭重构,对闭重构后的各梯度图像与梯度图像求差,得到标记图像,将各尺度下的区域标记点求并集,并作为新的标记图像,获得最终的标记;最后对修改后的梯度图像进行分水岭分割。实验结果表明,该方法能有效的解决过分割问题,边界定位准确。     

基于MATLAB的马铃薯图像特征提取

本文提出一种基于MATLAB图像处理的马铃薯质量检测分级方法,主要通过灰度变换、优化后二值化处理、开闭运算、去噪等方法对采集到的马铃薯图像进行批量预处理,后对其颜色、纹理、形状特征进行逐一计算分析,实现对批量马铃薯质量的精准预测。     

多功能材料试验机测试软件系统的设计

介绍了一套与多功能材料试验机配套的测试软件系统,该测试软件融测试试验与图像处理于一体,它不但具有试验数据自动分析处理功能,同时具有试验过程中实时采集试验图像,及图像预处理功能。测试软件还可以对材料试验时采集的裂纹图像进行分析处理,对于裂纹的尺寸测量和扩展走向的分析提出了一套行之有效的图像处理方法。     

基于Burg算法的自回归多普勒信号预测

现代超声诊断系统中多普勒模式通过交替发射多普勒信号和B模式信号来完成血流速度和B模式图像的同步成像。由于这种分时策略的存在,使得脉冲波多普勒信号往往会在B模式信号接收阶段而缺失。为弥补缺失信号对多普勒频谱图像的干扰,提高血流速度检测的准确性,引入基于Burg算法的自回归模型对已知信号样本建模来推测未知信号,从而达到填补信号缺失的目的。