圖像處理技術(shù)的石材大板表面輪廓提取算法

基于FPGA圖像處理技術(shù)在鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用

為實(shí)現(xiàn)圖像處理技術(shù)在表面缺陷檢測中的應(yīng)用,取代傳統(tǒng)人工檢測的方式,設(shè)計(jì)開發(fā)了一套五金件表面缺陷檢測系統(tǒng),研究了鍍鎳五金件表面圖像在線處理算法,包括邊緣檢測算法、位置修正算法、標(biāo)定算法和檢測算法,實(shí)現(xiàn)了五金件表面缺陷視覺檢測.同時(shí)提出一種閾值反饋算法,用實(shí)際缺陷值反饋驗(yàn)證理論缺陷值,最終得到可靠的缺陷閾值,判斷表面缺陷.該檢測系統(tǒng)可進(jìn)行多表面多工位的運(yùn)動(dòng)工件同步獨(dú)立檢測.

第1頁共11頁 大板加工工藝講座 前言： 大板生產(chǎn)：石材荒料經(jīng)過鋸切成所需厚度的毛板，再經(jīng)過膠補(bǔ)、拋磨后達(dá) 到一定飾面效果的過程。 大板分類：大理石和花崗石大板兩大類。 大板的生產(chǎn)工藝流程：選料整形鋸切膠補(bǔ) 拋光檢驗(yàn)包裝入庫。 大板加工設(shè)備：整形機(jī)、框架鋸、砂鋸、膠補(bǔ)線、連續(xù)自動(dòng)磨機(jī)。 輔助設(shè)備：翻板機(jī)、大板車、單梁臂吊車、雙（單）梁行車、龍門吊車等。 一、選料： 原則：同一工程用料的大板基本保持顏色、紋向、花紋基本一致的原則 方法：用目測法、水澆法判斷荒料等級。 二、整形 3.1大理石鋸切荒料的長*寬*高尺寸，不能超過3300*2000ｍｍ*2000ｍｍ， 花崗石荒料最大加工尺寸:3300*3500*2000mm，超出部分要先進(jìn)行整形。 3.2荒料長、寬、高方向有不規(guī)則或底面、端面不平，則首先修整底面。 3.3為提高荒料利用率及板材利用率或者按加工單

仿古面、噴砂面、酸洗面、飾刻面均為石材粗面家族中非常重要的一員,它們都以其獨(dú)特的古樸的藝術(shù)感染力吸引著眾多的設(shè)計(jì)師在運(yùn)用這種表面裝飾點(diǎn)綴我們的生活環(huán)境。這些石材表面有著它們各自的加工工藝、流程。只有了解了這些表面加工工藝、流程后才能加工出合格的表面產(chǎn)品,使這些表面發(fā)出它們的魅力光環(huán)。

漆面產(chǎn)品在中國由來已久,是中國文化的一個(gè)藝術(shù)瑰寶但把漆面加工工藝運(yùn)用到石材制品上,卻鮮為人知。漆面產(chǎn)品是將油漆局部或全部涂覆在石材產(chǎn)品上,渲染成一種特殊的環(huán)境氣氛,突出表達(dá)更深的意境層次石材pu漆線條為石材產(chǎn)品中的一個(gè)新產(chǎn)品,可以有效利用石材資源,將石材的邊角廢料變廢為寶,為企業(yè)創(chuàng)造更多價(jià)值,實(shí)現(xiàn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

9噴砂面加工工藝噴砂面加工工藝是利用磨料射流技術(shù),在空氣壓縮力作用下,以石榴石(砂)為介質(zhì)對石材表面進(jìn)行加工的技術(shù)。通過噴砂加工,可以對石材進(jìn)行刻字加工、人物畫像加工、風(fēng)景畫加工,創(chuàng)造出一種具有獨(dú)特裝飾風(fēng)格和藝術(shù)魅力的產(chǎn)品,可以大大提高石材產(chǎn)品的附加值。

將貝殼與石材融為一體加工成石材一貝殼產(chǎn)品可謂是石材加工中的一個(gè)創(chuàng)新產(chǎn)品、創(chuàng)新加工工藝。石材一貝殼產(chǎn)品體現(xiàn)了更高的裝飾價(jià)值,具有更高的藝術(shù)欣賞價(jià)值,受到了越來越多的人的青睞。影雕產(chǎn)品作為石材加工中的一種融石材加工與繪畫為一體的產(chǎn)品體現(xiàn)了更高的藝術(shù)欣賞價(jià)值,使影像照片能夠永存于世,把美留給人間。

晶面表面在石材裝飾中越來越普及。其以璀璨奪目、晶瑩剔透的表面受到廣大石材消費(fèi)者的喜愛?；馃娈a(chǎn)品是石材裝飾粗面產(chǎn)品中最流行的產(chǎn)品之一,尤其適合建筑物的外裝立面的裝飾中。用火燒面裝飾建筑的外墻可以減少建筑物的光污染,是一種環(huán)保健康的產(chǎn)品?；馃娈a(chǎn)品的加工沒有復(fù)雜的技術(shù)含量,任何企業(yè)都可以學(xué)會(huì),是一種非常容易推廣,且可以增加石材產(chǎn)品附加值的石材深加工技術(shù)。

設(shè)計(jì)了基于形態(tài)學(xué)的鋸材表面缺陷圖像處理方案,對典型節(jié)疤缺陷進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,節(jié)疤缺陷檢測效果較好。通過對二值圖像的形態(tài)學(xué)處理,使節(jié)疤缺陷的邊界變得平滑完整,更加準(zhǔn)確地反映了節(jié)疤缺陷的輪廓。

路面裂縫檢測圖像處理算法的研究——采用圖像濾波和圖像二值化方法，分析了幾種圖像處理算法，實(shí)現(xiàn)了針對路面裂縫圖像的處理分析，獲得了較好的圖像處理效果，著重研究了均值濾波、中值濾波、維納濾波、直方圖闞值分割法、類間方差閾值分割法等幾種濾波和二值化...

鋸材表面節(jié)疤缺陷對鋸材的質(zhì)量和性能有著重要的影響。本文以matlab圖像處理軟件為基本工具,設(shè)計(jì)了圖像處理和識別方法,通過對缺陷圖像進(jìn)行預(yù)處理、圖像分割、形態(tài)學(xué)處理、特征提取和模式識別,實(shí)現(xiàn)了對節(jié)疤的自動(dòng)檢測和準(zhǔn)確定位。

針對常見的城市建筑物圖像,提出了一種由單幅圖像自動(dòng)完成建筑物主體輪廓提取的算法。算法利用基于凸包彩色形態(tài)篩的多尺度性,設(shè)計(jì)了城市建筑物場景貝葉斯概率統(tǒng)計(jì)模型,由最大化后驗(yàn)概率(maximumapos-terior,map)估計(jì)消隱點(diǎn)在圖像中的投影,利用邊緣像素分類的結(jié)果獲得建筑物的主體輪廓。該算法可用于單幅圖像,不需要邊緣檢測和hough變換等處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,通過估計(jì)該場景結(jié)構(gòu)可以自動(dòng)獲得消隱點(diǎn)在圖像中的投影,進(jìn)而提取建筑物的平行六面體主體輪廓。

建筑輪廓線提取與規(guī)則化是lidar數(shù)據(jù)處理和建筑三維建模的重要步驟和技術(shù)難點(diǎn)。首次將"alphashapes算法"應(yīng)用于lidar數(shù)據(jù)處理,實(shí)踐證明該算法簡潔高效、運(yùn)行穩(wěn)定、提取精度高,適用于任何形狀的建筑輪廓線提取,并具有一定自適應(yīng)性和濾波功能,非常適合lidar點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取建筑輪廓線。同時(shí),提出了改進(jìn)的"管子算法"用于原始輪廓線的簡化,提出了適用于四邊形的"矩形外接圓法"和適用于多邊形(大于四邊且邊數(shù)為偶數(shù))的"分類強(qiáng)制正交法"以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)輪廓線的規(guī)則化,最終解決了離散點(diǎn)云提取規(guī)則建筑輪廓線的核心問題。實(shí)踐證明,本文所述算法適用于凸凹多邊形建筑內(nèi)外輪廓線的提取與規(guī)則化。

機(jī)載lidar點(diǎn)云數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)離散化,掃描的目標(biāo)點(diǎn)云沒有明確的輪廓,而建筑物形狀呈現(xiàn)復(fù)雜化和多樣化,這給提取機(jī)載lidar數(shù)據(jù)中建筑物輪廓線帶來了困難。alphashapes算法的優(yōu)點(diǎn)在于無需知道點(diǎn)云中各點(diǎn)處的法向量及其他先驗(yàn)知識就能進(jìn)行處理,避免了插值算法帶來的誤差影響,對于少量點(diǎn)云缺失及數(shù)據(jù)冗余的情況,算法仍具有良好的穩(wěn)定性和適應(yīng)性。alphashapes方法可以得到較為精細(xì)的建筑物邊緣,且該算法適用于各種多邊形建筑物輪廓線的提取。

針對常見的城市建筑物圖像,提出了一種由單幅圖像自動(dòng)完成建筑物主體輪廓提取的算法。算法利用基于凸包彩色形態(tài)篩的多尺度性,設(shè)計(jì)了城市建筑物場景貝葉斯概率統(tǒng)計(jì)模型,由最大化后驗(yàn)概率（maximumapos-terior,map）估計(jì)消隱點(diǎn)在圖像中的投影,利用邊緣像素分類的結(jié)果獲得建筑物的主體輪廓。該算法可用于單幅圖像,不需要邊緣檢測和hough變換等處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,通過估計(jì)該場景結(jié)構(gòu)可以自動(dòng)獲得消隱點(diǎn)在圖像中的投影,進(jìn)而提取建筑物的平行六面體主體輪廓。

車牌識別是一項(xiàng)以數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識別、人工智能等多門學(xué)科為基礎(chǔ),對攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像進(jìn)行分析,得到每輛汽車唯一的車牌號碼的技術(shù),是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一,應(yīng)用十分廣泛。本文設(shè)計(jì)了一種車牌識別系統(tǒng),此系統(tǒng)是在利用matlab圖像處理技術(shù)與模式識別中的模板匹配法識別出車牌號碼。此車牌識別系統(tǒng)經(jīng)多組實(shí)驗(yàn)測試,能識別出一般車輛的車牌號碼。

電梯門系統(tǒng)作為電梯中的門戶,其更好的安全性,智能性一直是研究人員追求的.系統(tǒng)采用了arm9高速處理器,運(yùn)用圖像處理技術(shù)對動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行檢測和簡單的預(yù)測,當(dāng)電梯門完全打開或即將關(guān)閉時(shí),實(shí)時(shí)地檢測電梯門間區(qū)域范圍內(nèi),當(dāng)有動(dòng)態(tài)目標(biāo)出現(xiàn)并向轎廂方向移動(dòng)時(shí),迅速發(fā)出信號給電梯主控制器,使之發(fā)出相應(yīng)的信號,通過控制門機(jī),阻止電梯門的關(guān)閉.實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明:所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,適應(yīng)性和準(zhǔn)確性都基本滿足要求,具有較大的實(shí)用價(jià)值.

本文提出一種基于圖像輪廓進(jìn)行相機(jī)自標(biāo)定并計(jì)算投影矩陣從而恢復(fù)物體三維模型的方法。首先使用鏡面反射從圖像中獲取物體的多角度成像并利用閾值和邊緣提取得到圖像的輪廓信息,再結(jié)合對極幾何對圖像輪廓的限制條件確定相機(jī)的投影參數(shù),最后使用可視外殼技術(shù)擬合出物體三維模型。

摘要：本文介紹了數(shù)字圖像處理與模式識別在交通的應(yīng)用領(lǐng)域及其重要意義，詳 細(xì)闡述了利用數(shù)字圖像處理及模式識別技術(shù)的原理和方法，并在此基礎(chǔ)上研究了 交通檢測系統(tǒng)的算法和模型，通過本文的研究，初步探索了數(shù)字圖像處理與模式 識別在交通檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用途徑和方法，為以后進(jìn)一步的實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字圖像的 交通檢測系統(tǒng)的打下了基礎(chǔ) 目錄 前言...........................................................................................................................................................1 1交通檢測系統(tǒng)概述.............................................................

研究了撓性印制電路板(fpc)用超低輪廓(vlp)電解銅箔的表面處理工藝。在硫酸銅與硫酸的混合電解液中,以連續(xù)旋轉(zhuǎn)鼓狀鈦筒為陰極,在50~80a/dm2的電流密度下電沉積得到12μm厚的銅箔,再以(20±0.1)m/min的速度對銅箔進(jìn)行表面處理:在其光面進(jìn)行分形電沉積銅,然后電沉積納米鋅鎳合金,再經(jīng)過三價(jià)鉻鈍化處理并涂覆一層硅烷偶聯(lián)劑。處理后的銅箔光面呈黑色,粗糙度為1.2~2.0μm,毛面粗糙度≤2.5μm,不含鉛、汞、鎘、砷等有害元素,具有優(yōu)異的抗剝離強(qiáng)度以及抗氧化、耐腐蝕和蝕刻性能,可以替代同類型的進(jìn)口銅箔,應(yīng)用于fpc制作和高密度互聯(lián)(hdi)內(nèi)層板等。以該工藝生產(chǎn)的vlp銅箔已在fpc生產(chǎn)廠家獲得應(yīng)用。

對數(shù)字圖像處理技術(shù)在織物花型與結(jié)構(gòu)識別的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了探討,著重對機(jī)織物、針織物花型與結(jié)構(gòu)識別中所運(yùn)用的圖像處理、圖像識別方法進(jìn)行了闡述。指出幾種常用方法和它們的優(yōu)缺點(diǎn),對幾種圖像理解與識別的方法在織物花型、結(jié)構(gòu)識別中的應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。