李培玉
,
张志欣
,
董月
钢铁研究学报
通过对现有板坯表面裂纹检测方法的分析,提出了一种基于图像特征的板坯表面裂纹检测方法,阐述了运用该方法的系统架构及具体实现过程.该方法以网络摄像机和工控机为系统的核心硬件平台,由网络摄像机采集的数字图像经以太网发送给工控机.在工控机端用VS2008编写软件实现对板坯上表面及侧面状态的实时监视以及对每个板坯的录像,以人工在线标记缺陷为主,自动识别算法为辅,检测出板坯表面的缺陷；工控机端软件还可以对录下的历史板坯录像进行回放,重新进行缺陷的检测.自动识别算法采用与图像亮度信息无关的相位一致性算法.
关键词:
图像特征
,
图像处理
,
裂纹检测
,
人工识别
,
自动识别
,
相位一致性
李立新
,
黄英钢
,
张葵
,
吕肖元
,
李彬
,
吴晓冬
钢铁
doi:10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.20140486
轧辊表面形貌直接影响板带钢产品的表面质量甚至其织构组成。为了定量研究轧辊磨损过程中其表面形貌特征的变化规律，采集了1个磨辊周期内不同轧制阶段的轧辊表面图像信息，基于MATLAB平台，利用图像处理方法对不同阶段的下机轧辊表面图像进行了预处理，提取样本图像的几何形状及纹理特征等17维图像特征参数和分形维数，经过对这些参数的属性约简建立了用于轧辊磨损形貌状态识别的BP神经网络模型。结果表明：等效面积圆半径、圆形度、纹理熵及二阶矩等轧辊形貌图像特征参数和分形维数可以作为描述轧辊表面形貌的定量指标，并可用BP网络模型对轧辊磨损形貌进行识别预测。为建立轧辊磨损形貌的定量评价体系提供了新途径。
关键词:
轧辊磨损
,
表面形貌
,
图像特征
,
分形
李培玉
,
郝明金
,
王团结
钢铁研究学报
通过对现有大包下渣检测系统的分析,提出了一种基于图像特征的嵌入式下渣检测方法,阐述了系统嵌入式架构及具体实现方法.该方法以DSP为下位机系统的核心硬件平台,由FPGA与DSP组成的下位机系统将摄像头采集到的模拟图像转换成数字图像,同时进行平均灰度变化与结构相似度的图像特征提取与分析,再经HPI通信模块将处理后的数据发送给由ARM组成的上位机系统,最后采用MiniGUI设计了嵌入式环境下的图形用户界面,实现对大包浇注过程中长水口附近液面状态及下渣检测情况的实时监控.现场试验表明:该方法具有非接触式检测、成本低等特点,能够协助现场工作人员检测和判断下渣,有效地减少连铸过程中大包到中间包的下渣量.
关键词:
图像特征
,
嵌入式系统
,
下渣检测
,
图像处理
颜云辉
,
高金鹤
,
刘勇
,
曹宇光
,
雷世超
金属学报
doi:10.3321/j.issn:0412-1961.2002.03.019
提出了一种基于小波变换的金属断口模式识别分类方法,该方法采用Daubechies四点小波和标准的金字塔结构小波变换对断口图像进行二级小波变换,将小波变换后各个频带输出的L1范数、能量、熵作为断口分类的特征,并根据特征本身的离散程度对特征进行加权处理,采用线性最小距离分类器,对等轴塑坑、腐蚀疲劳、河流花样、拉长塑坑、韧性疲劳和韧性沿晶等六种典型的断口进行了分类.实验结果表明,这种方法可以对金属断口模式进行准确的识别与分类.
关键词:
断口模式
,
识别与分类
,
小波变换
,
图像特征
王飞宇
,
邸男
,
贾平
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20142904.0598
为了获得能够很好地应用于远距离目标识别且计算快速的图像特征,本文提出了一种结合尺度空间FAST(加速分割试验特征)角点检测器和SURF(加速鲁棒特征)描绘器的新特征算法.SURF算法利用了基于快速海森矩阵的关键点检测算法,容易从图像中快速海森矩阵响应值较高但信息匮乏的边缘区域提取大量关键点,进而导致大量的低独特性特征以及不可忽视的误匹配率;同时,其高斯滤波带来的图像模糊使得算法在远距离目标区域内检测到的关键点数量减少,从而对远距离目标的识别造成困难.针对SURF算法的这些问题,本文方法利用尺度空间FAST算法代替快速海森矩阵,并利用具有良好的独特性的SURF描绘器.该方法能够有效地减少对上述类型的干扰性关键点的提取,对远距离目标的关键点检测的性能相对于快速海森矩阵具有显著优势,且其独特性优于同样使用FAST角点检测器的BRISK特征.实验结果表明,对于带有光照变化、尺度变化和3D视角变化目标,基于本文特征的识别算法的识别正确率高于基于SIFT、SURF和BRISK特征的识别算法;本文特征适用于远程目标识别,同时其计算速度达到了与SURF接近的水平.
关键词:
目标识别
,
图像特征
,
关键点
,
FAST
,
SURF
颜云辉
,
高金鹤
,
刘勇
,
曹宇光
,
雷世超
金属学报
提出了一种基于小波变换的金属断口模式识别分类方法,该方法采用Daubechies四点小波和标准的金字塔结构小波变换对断口图像进行二级小波变换,将小波变换后各个频带输出的L1范数、能量、熵作为断口分类的特征,并根据特征本身的离散程度对特征进行加权处理,采用线性最小距离分类器,对等轴塑坑、腐蚀疲劳、河流花样、拉长塑坑、韧性疲劳和韧性沿晶等六种典型的断口进行了分类.实验结果表明,这种方法可以对金属断口模式进行准确的识别与分类.
关键词:
断口模式
,
null
,
null
,
null
