更新日期: 2025-04-14

基于形態(tài)學(xué)的鋸材表面缺陷圖像處理方法研究

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基于形態(tài)學(xué)的鋸材表面缺陷圖像處理方法研究 4.5

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(duì)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(cè)效果較好。通過(guò)對(duì)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。

一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的墻地磚表面缺陷檢測(cè)方法 一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的墻地磚表面缺陷檢測(cè)方法 一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的墻地磚表面缺陷檢測(cè)方法

一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的墻地磚表面缺陷檢測(cè)方法

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介紹了一種利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)來(lái)檢測(cè)瓷質(zhì)墻地磚表面缺陷的方法。該方法通過(guò)優(yōu)化形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素使圖象中正常的紋理變化經(jīng)濾波后響應(yīng)最小,而缺陷紋理卻不受影響,以達(dá)到缺陷檢測(cè)的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法在實(shí)際應(yīng)用中的可行性。

基于圖像處理技術(shù)的五金件表面缺陷檢測(cè)研究 基于圖像處理技術(shù)的五金件表面缺陷檢測(cè)研究 基于圖像處理技術(shù)的五金件表面缺陷檢測(cè)研究

基于圖像處理技術(shù)的五金件表面缺陷檢測(cè)研究

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為實(shí)現(xiàn)圖像處理技術(shù)在表面缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用,取代傳統(tǒng)人工檢測(cè)的方式,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套五金件表面缺陷檢測(cè)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(cè)算法、位置修正算法、標(biāo)定算法和檢測(cè)算法,實(shí)現(xiàn)了五金件表面缺陷視覺(jué)檢測(cè).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(cè)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(cè).

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

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

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基于FPGA圖像處理技術(shù)在鋼板表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用 4.7

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

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基于圖像處理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼絲繩表面缺陷檢測(cè) 基于圖像處理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼絲繩表面缺陷檢測(cè) 基于圖像處理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼絲繩表面缺陷檢測(cè)

基于圖像處理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼絲繩表面缺陷檢測(cè)

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基于圖像處理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼絲繩表面缺陷檢測(cè) 4.7

提出了一種基于紋理特征提取的圖像處理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合進(jìn)行鋼絲繩檢測(cè)的新方法。首先利用圖像處理的方法對(duì)在役鋼絲繩圖像進(jìn)行預(yù)處理,以減小或消除噪聲的影響,然后提取圖像的紋理特征值——熵和平滑度,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)判斷鋼絲繩表面是否有斷絲或銹蝕等缺陷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該檢測(cè)方法在實(shí)際應(yīng)用中能代替人工目測(cè),使用方便,能夠滿足實(shí)時(shí)要求,具有一定的理論和實(shí)踐意義。

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形態(tài)學(xué)鋸材表面缺陷圖像處理方法熱門(mén)文檔

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混凝土基層表面缺陷及其處理方法

混凝土基層表面缺陷及其處理方法

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混凝土基層表面缺陷及其處理方法 4.6

本文論述建筑施工中混凝土基層表面缺陷及其處理方法的方案及措施。

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混凝土基層表面缺陷及其處理方法

混凝土基層表面缺陷及其處理方法

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混凝土基層表面缺陷及其處理方法 4.8

混凝土基層與涂料或飾面塊材的粘結(jié)質(zhì)量完全取決于混凝土表面的強(qiáng)度和清潔程度。無(wú)論是對(duì)新建建筑,還是對(duì)既有建筑進(jìn)行飾面改造,首先要考慮業(yè)主對(duì)建筑物內(nèi)外墻面的觀感要求,以此來(lái)確定采用涂料還是塊材作為飾面材料;其次,還應(yīng)對(duì)整個(gè)結(jié)構(gòu)的外觀和周?chē)h(huán)境可能對(duì)它的侵蝕作用的情況了解清楚。例如,硫酸鹽、海鹽、氯氣、

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淺談混凝土表面缺陷的處理方法

淺談混凝土表面缺陷的處理方法

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淺談混凝土表面缺陷的處理方法 4.6

文章針對(duì)建筑工程的混凝土施工中,容易造成混凝土表面出現(xiàn)麻面、露筋、蜂窩、孔洞等缺陷問(wèn)題,結(jié)合自己多年現(xiàn)場(chǎng)管理經(jīng)驗(yàn),指出了目前所執(zhí)行的《鋼筋混凝土工程施工及驗(yàn)收規(guī)范》標(biāo)準(zhǔn)中存在著三點(diǎn)不足,提出了解決缺陷問(wèn)題的正確處理方法。

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基于小波變換的帶鋼表面缺陷圖像增強(qiáng)算法 基于小波變換的帶鋼表面缺陷圖像增強(qiáng)算法 基于小波變換的帶鋼表面缺陷圖像增強(qiáng)算法

基于小波變換的帶鋼表面缺陷圖像增強(qiáng)算法

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基于小波變換的帶鋼表面缺陷圖像增強(qiáng)算法 4.4

針對(duì)傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)算法在處理有大量噪聲、光照不足或不均勻的圖像,尤其是實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)的帶鋼表面圖像時(shí)效果較差的問(wèn)題,提出基于小波變換的圖像增強(qiáng)算法,將其應(yīng)用于冷軋帶鋼表面缺陷圖像的增強(qiáng)中。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的增強(qiáng)效果和抗噪性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法。

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自適應(yīng)帶鋼表面缺陷圖像邊緣增強(qiáng)方法 自適應(yīng)帶鋼表面缺陷圖像邊緣增強(qiáng)方法 自適應(yīng)帶鋼表面缺陷圖像邊緣增強(qiáng)方法

自適應(yīng)帶鋼表面缺陷圖像邊緣增強(qiáng)方法

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自適應(yīng)帶鋼表面缺陷圖像邊緣增強(qiáng)方法 4.7

針對(duì)帶鋼表面缺陷圖像去噪后邊緣模糊的問(wèn)題,提出了一種基于鄰域信息的自適應(yīng)雙倒數(shù)濾波方法。該方法結(jié)合鄰域內(nèi)像素的幾何位置信息與灰度信息進(jìn)行濾波,通過(guò)引入與邊緣有關(guān)的梯度算子自適應(yīng)調(diào)整幾何位置信息中的距離,在圖像灰度變化小的背景區(qū)域取較大的權(quán)值,增強(qiáng)圖像的平滑效果,以達(dá)到去噪的目的;在圖像灰度變化大的邊緣處取較小的權(quán)值,以達(dá)到邊緣增強(qiáng)的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明,該方法去噪和邊緣保持效果好。

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形態(tài)學(xué)鋸材表面缺陷圖像處理方法精華文檔

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結(jié)合NSCT和圖像形態(tài)學(xué)的路面裂縫檢測(cè)

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結(jié)合NSCT和圖像形態(tài)學(xué)的路面裂縫檢測(cè) 3

結(jié)合nsct和圖像形態(tài)學(xué)的路面裂縫檢測(cè)——路面圖像的復(fù)雜性及裂縫信息的弱信號(hào)性導(dǎo)致對(duì)路面裂縫進(jìn)行檢測(cè)非常困難,為此提出一種基于非下采樣contourlet變換(nsct)和圖像形態(tài)學(xué)的路面裂縫檢測(cè)算法.首先對(duì)圖像進(jìn)行nsct得到不同尺度、不同方向上的變換系數(shù),在nsc...

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X射線混凝土CT圖像處理方法分析研究

X射線混凝土CT圖像處理方法分析研究

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X射線混凝土CT圖像處理方法分析研究 4.6

利用最新研制加載設(shè)備結(jié)合醫(yī)用ct采集了單軸靜壓作用下的混凝土ct縱斷面圖像。對(duì)常用的圖像邊緣提取方法和圖像差值方法在混凝土ct圖像處理上的應(yīng)用進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)常用方法處理結(jié)果受混凝土ct圖像分辨率影響較大?;诖?提出一種基于模擬退火算法的改進(jìn)metropolis算法對(duì)混凝土ct圖像進(jìn)行分割并分析了裂紋在混凝土縱斷面破損演化的過(guò)程。結(jié)果表明,采用的算法可以有效地對(duì)混凝土ct圖像進(jìn)行分割,有助于混凝土細(xì)觀破裂研究。

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巖土CT圖像中裂紋的形態(tài)學(xué)測(cè)量

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巖土CT圖像中裂紋的形態(tài)學(xué)測(cè)量 3

巖土ct圖像中裂紋的形態(tài)學(xué)測(cè)量——利用計(jì)算機(jī)層析成像(ct)技術(shù)提供的巖土體損傷破裂演化圖像,定義每一點(diǎn)的ct數(shù)變化量為該像素點(diǎn)ct數(shù)與其后緊鄰的像素點(diǎn)、其下緊鄰的同列像素點(diǎn)的ct數(shù)差的絕對(duì)值中的較大值。

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基于圖像處理技術(shù)的石材大板表面輪廓提取算法 基于圖像處理技術(shù)的石材大板表面輪廓提取算法 基于圖像處理技術(shù)的石材大板表面輪廓提取算法

基于圖像處理技術(shù)的石材大板表面輪廓提取算法

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基于圖像處理技術(shù)的石材大板表面輪廓提取算法 4.8

目的研究石材大板表面輪廓提取算法,實(shí)現(xiàn)石材大板的在線測(cè)量,解決國(guó)內(nèi)石材企業(yè)不能對(duì)板材進(jìn)行在線測(cè)量和數(shù)控加工問(wèn)題.方法采用ccd攝像機(jī)、圖像采集卡和計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)非接觸測(cè)量系統(tǒng)的硬件搭建,構(gòu)成基于ccd技術(shù)的石材大板在線測(cè)量系統(tǒng),利用數(shù)字圖像處理技術(shù)進(jìn)行石材大板表面廓形特征提取.用vc++編程實(shí)現(xiàn)圖像灰度變換、平滑處理、圖像分割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理過(guò)程,完成了石材大板表面輪廓提取.結(jié)果通過(guò)ccd圖像采集系統(tǒng)可以完成石材表面廓形提取,提取的廓形達(dá)到了石材設(shè)計(jì)要求.結(jié)論利用灰度變換、平滑處理、圖像分割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等圖像處理技術(shù)完成的石材表面輪廓提取,為進(jìn)一步高精度尺寸計(jì)算提供基礎(chǔ).對(duì)利用礦山資源,節(jié)能減排具有重要意義.

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混凝土離析、表面缺陷的防治及處理方法

混凝土離析、表面缺陷的防治及處理方法

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混凝土離析、表面缺陷的防治及處理方法 4.5

1、混凝土離析 混凝土的離析是混凝土拌合物組成材料之間的粘聚力不足以抵抗粗集料下沉,混凝土拌 合物成分相互分離,造成內(nèi)部組成和結(jié)構(gòu)不均勻的現(xiàn)象。通常表現(xiàn)為粗集料與砂漿相互分離, 例如密度大的顆粒沉積到拌合物的底部,或者粗集料從拌合物中整體分離出來(lái)。 2、麻面 原因分析: 1)模板表面粗糙或清理不干凈; 2)脫模劑涂刷不均勻或局部漏刷; 3)模板接縫拼接不嚴(yán),澆筑砼時(shí)縫隙漏漿; 4)振搗不密實(shí),砼中的氣泡未排出一部分汽泡停留在模板表面。 混凝土表面局部缺漿粗糙,有小凹坑 防治措施: 1)模板表面清理干凈,不得粘有干硬性水泥等物 2)澆筑砼前,應(yīng)用清水濕潤(rùn)模板,不留積水,嚴(yán)密拼接模板縫隙 3)脫模劑須涂刷均勻,不得漏刷 4)砼須按操作規(guī)程分層均勻振搗密實(shí),嚴(yán)防漏振,每層砼均應(yīng)振搗至汽泡派出為止 3、蜂窩 原因分析: 1)混凝土配合比不準(zhǔn)確或骨料計(jì)量錯(cuò)誤; 2)混凝土攪拌時(shí)間短,沒(méi)有拌合

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形態(tài)學(xué)鋸材表面缺陷圖像處理方法最新文檔

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水工混凝土表面缺陷的成因及處理方法

水工混凝土表面缺陷的成因及處理方法

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水工混凝土表面缺陷的成因及處理方法 4.5

水工建筑物混凝土工程在施工過(guò)程中易出現(xiàn)蜂窩、麻面、錯(cuò)臺(tái)、表面裂縫等質(zhì)量問(wèn)題。在建筑物運(yùn)行過(guò)程中常常導(dǎo)致滲漏、凍融、化學(xué)侵蝕,降低鋼筋混凝土材料的承載能力、耐久性及抗?jié)B能力,過(guò)流建筑物容易導(dǎo)致空蝕破壞。嚴(yán)重影響混凝土建筑物的外觀、耐久性和工程正常運(yùn)行。1、常見(jiàn)混凝土表面缺陷的成因混凝土表面不平整,平整度沒(méi)有達(dá)到設(shè)計(jì)或規(guī)范的要求,包括表面凹凸、突坎、錯(cuò)臺(tái)、掛簾等。這類(lèi)缺陷產(chǎn)

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本鋼冷軋廠熱鍍鋅產(chǎn)品常見(jiàn)表面缺陷及處理方法 本鋼冷軋廠熱鍍鋅產(chǎn)品常見(jiàn)表面缺陷及處理方法 本鋼冷軋廠熱鍍鋅產(chǎn)品常見(jiàn)表面缺陷及處理方法

本鋼冷軋廠熱鍍鋅產(chǎn)品常見(jiàn)表面缺陷及處理方法

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本鋼冷軋廠熱鍍鋅產(chǎn)品常見(jiàn)表面缺陷及處理方法 4.4

結(jié)合鍍鋅機(jī)組幾年生產(chǎn)實(shí)踐,就鍍鋅產(chǎn)品表面缺陷的產(chǎn)生原因及處理方法進(jìn)行討論。

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基于遺傳算法的強(qiáng)化木地板表面缺陷的圖像分割 基于遺傳算法的強(qiáng)化木地板表面缺陷的圖像分割 基于遺傳算法的強(qiáng)化木地板表面缺陷的圖像分割

基于遺傳算法的強(qiáng)化木地板表面缺陷的圖像分割

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基于遺傳算法的強(qiáng)化木地板表面缺陷的圖像分割 4.3

強(qiáng)化木地板表面質(zhì)量的圖像檢測(cè)技術(shù)在我國(guó)尚屬空白。本文將遺傳算法應(yīng)用于強(qiáng)化木地板表面缺陷的圖像分割,利用最大熵準(zhǔn)則作為算法的適應(yīng)度函數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明,該算法可較準(zhǔn)確地分割出強(qiáng)化木地板的表面缺陷,是一種有效的圖像分割方法。

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圖像處理畢業(yè)論文

圖像處理畢業(yè)論文

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圖像處理畢業(yè)論文 4.8

摘要:本文介紹了數(shù)字圖像處理與模式識(shí)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(shí)別技術(shù)的原理和方法,并在此基礎(chǔ)上研究了 交通檢測(cè)系統(tǒng)的算法和模型,通過(guò)本文的研究,初步探索了數(shù)字圖像處理與模式 識(shí)別在交通檢測(cè)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(cè)系統(tǒng)的打下了基礎(chǔ) 目錄 前言...........................................................................................................................................................1 1交通檢測(cè)系統(tǒng)概述.............................................................

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石材表面處理方法

石材表面處理方法

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石材表面處理方法 4.4

石材表面處理方法 來(lái)源:江蘇南京石材-南京砂巖|紫檀紅—南京江磊石材發(fā)布日期:2013-07-0209:08:18 如今有許多介紹石材外表處理的辦法,公司發(fā)布供應(yīng)信息也有許多通過(guò)加工處理的石材商品展現(xiàn),網(wǎng)上也有許多介紹石材技術(shù)術(shù)語(yǔ),但不全面。 如今修建裝飾都尋求天然、返古、實(shí)際效能發(fā)揚(yáng),那麼石材的外表糙面處理正是適應(yīng)這一理念。 1天然面:有機(jī)器切割沒(méi)有加工的機(jī)切天然面、有堅(jiān)持天然風(fēng)化天然機(jī)理的天然面、有比如周邊切割便于裝置的正方形,從中心劈開(kāi)變成兩塊有天 然面的長(zhǎng)方形石材。 2光面:也叫鏡面,是通過(guò)人工或機(jī)器拋光使之光潔度達(dá)50度或標(biāo)準(zhǔn)80度等需求。 3火燒面:用火焰槍燒灼石材外表使之跳皮剝落、變成不光滑的外表,起防滑、由于高溫處理能夠起到抗風(fēng)化的作用。 4荔枝面:也叫菠蘿面,用合金豆做成東西,人工或機(jī)器擊打石材外表跳皮,有點(diǎn)狀凹洼,在地面起防滑作用、在墻壁加深粗重淳

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撓性接頭細(xì)頸測(cè)量及圖像處理方法研究 撓性接頭細(xì)頸測(cè)量及圖像處理方法研究 撓性接頭細(xì)頸測(cè)量及圖像處理方法研究

撓性接頭細(xì)頸測(cè)量及圖像處理方法研究

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撓性接頭細(xì)頸測(cè)量及圖像處理方法研究 4.5

對(duì)于撓性接頭細(xì)頸不宜接觸測(cè)量和測(cè)量效率低下的問(wèn)題,提出一種基于圓弧邊界識(shí)別的視覺(jué)測(cè)量方法。對(duì)原始圖像濾波、二值化及邊界跟蹤后,通過(guò)所提出圓弧鏈碼識(shí)別規(guī)則,提取形成細(xì)頸的非整圓輪廓,準(zhǔn)確計(jì)算細(xì)頸最小厚度的方位。為減少細(xì)頸表面紋理、光照不均的影響,在分析測(cè)量原理誤差的基礎(chǔ)上,對(duì)細(xì)頸最小厚度處兩端延伸區(qū)域進(jìn)行連續(xù)一維測(cè)量,剔除粗差值后取均值作為實(shí)際測(cè)量結(jié)果。測(cè)試結(jié)果表明:提出的細(xì)頸測(cè)量及圖像處理方法可使細(xì)頸重復(fù)測(cè)量準(zhǔn)確度<0.7μm,滿足細(xì)頸加工的測(cè)量要求。

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基于形態(tài)學(xué)重構(gòu)的實(shí)木地板缺陷分割方法研究 基于形態(tài)學(xué)重構(gòu)的實(shí)木地板缺陷分割方法研究 基于形態(tài)學(xué)重構(gòu)的實(shí)木地板缺陷分割方法研究

基于形態(tài)學(xué)重構(gòu)的實(shí)木地板缺陷分割方法研究

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基于形態(tài)學(xué)重構(gòu)的實(shí)木地板缺陷分割方法研究 4.5

針對(duì)傳統(tǒng)區(qū)域生長(zhǎng)方法中,由于噪聲種子存在及種子點(diǎn)單步鄰域搜索所導(dǎo)致的分割時(shí)間長(zhǎng)、檢測(cè)精度低的問(wèn)題,提出基于形態(tài)學(xué)重構(gòu)的實(shí)木地板在線缺陷分割方法。方法首先定義不同閾值下的兩幅模版圖像,其中低閾值圖像用于種子優(yōu)化,高閾值模版用作種子膨脹生長(zhǎng);通過(guò)定義腐蝕終止準(zhǔn)則,完成低閾值圖像下的缺陷骨架提取;運(yùn)用"去毛刺"操作,最終實(shí)現(xiàn)缺陷骨架內(nèi)的種子點(diǎn)優(yōu)選;然后,運(yùn)用測(cè)地膨脹,結(jié)合高閾值模版,完成板材缺陷區(qū)域的快速生長(zhǎng);最后,應(yīng)用"孔洞填充"、"去毛刺"優(yōu)化邊緣,實(shí)現(xiàn)缺陷目標(biāo)的提取。實(shí)驗(yàn)分別在像素512*512、256*256和128*128下進(jìn)行,通過(guò)與傳統(tǒng)區(qū)域生長(zhǎng)方法的比較,表明方法實(shí)現(xiàn)了缺陷區(qū)域的準(zhǔn)確分割,分割速度與精度能夠滿足地板在線分選要求。

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基于Visual C++的單板表面缺陷圖像檢測(cè)軟件開(kāi)發(fā)與應(yīng)用 基于Visual C++的單板表面缺陷圖像檢測(cè)軟件開(kāi)發(fā)與應(yīng)用 基于Visual C++的單板表面缺陷圖像檢測(cè)軟件開(kāi)發(fā)與應(yīng)用

基于Visual C++的單板表面缺陷圖像檢測(cè)軟件開(kāi)發(fā)與應(yīng)用

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基于Visual C++的單板表面缺陷圖像檢測(cè)軟件開(kāi)發(fā)與應(yīng)用 4.4

針對(duì)單板中的死節(jié)與裂縫缺陷,利用visualc++2017(vc++)與opencv編寫(xiě)缺陷圖像檢測(cè)程序。先將rgb圖像進(jìn)行分?jǐn)?shù)階主成份(principalcomponentanalysis,pca)轉(zhuǎn)換,再對(duì)得到的三通道灰度圖像進(jìn)行chan-vese(cv)分割;最后對(duì)二值圖像面積濾波,根據(jù)長(zhǎng)寬比檢測(cè)出死節(jié)與裂縫。結(jié)果顯示:此程序可去除大部分噪聲,很好地實(shí)現(xiàn)單板表面死節(jié)和裂縫缺陷的提取和檢測(cè)。

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混凝土表面缺陷處理方案

混凝土表面缺陷處理方案

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混凝土表面缺陷處理方案 4.7

一、蜂窩修補(bǔ)方案如下: 1、對(duì)小蜂窩:先用水洗刷干凈后用1:2或1:2.5水泥砂漿壓實(shí)抹 平。 2、對(duì)較大的蜂窩:先鑿去蜂窩處薄弱松散的混凝土和突出的顆粒, 刷洗干凈后支模,再用高一強(qiáng)度等級(jí)的細(xì)石砼仔細(xì)強(qiáng)力填塞搗實(shí),并 認(rèn)真養(yǎng)護(hù)。 二、露筋修補(bǔ)方案如下: 1、對(duì)表面露筋:刷洗干凈后用1:2或1:2.5水泥砂漿將露筋部位抹 壓平整,并認(rèn)真養(yǎng)護(hù)。 2、對(duì)露筋較深:將薄弱混凝土和突出的顆粒鑿去,洗刷干凈后,用 比原來(lái)高一強(qiáng)度等級(jí)的細(xì)石砼填塞壓實(shí),并認(rèn)真養(yǎng)護(hù)。 三、孔洞修補(bǔ)方案如下: 先將孔洞周?chē)乃缮⒒炷梁蛙浫鯘{膜鑿除,再用壓力水沖洗,支設(shè) 帶托盒的模板,灑水充分濕潤(rùn)后用比結(jié)構(gòu)高一強(qiáng)度等級(jí)的半干硬性的 細(xì)石砼仔細(xì)分層澆筑強(qiáng)力搗實(shí),并養(yǎng)護(hù),突出結(jié)構(gòu)面的砼,待達(dá)到 50%強(qiáng)度后在鑿去,表面用1:2水泥砂漿抹平 混凝土缺陷修補(bǔ)方案2 首先,蜂窩的現(xiàn)象是混凝土表面缺少水泥砂漿而

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面向?qū)ο筮b感圖像處理方法在建筑物震害評(píng)估中的應(yīng)用研究

面向?qū)ο筮b感圖像處理方法在建筑物震害評(píng)估中的應(yīng)用研究

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面向?qū)ο筮b感圖像處理方法在建筑物震害評(píng)估中的應(yīng)用研究 4.4

以汶川地震中的都江堰地區(qū)震后遙感圖像為例,研究分析了圖像分割技術(shù)及模糊分類(lèi)技術(shù),在此基礎(chǔ)上,用分類(lèi)精度更高的單尺度、多特征的面向?qū)ο髨D像處理方法進(jìn)行建筑物震害評(píng)估。重點(diǎn)探索了混淆矩陣在震害評(píng)估中的應(yīng)用,通過(guò)kappa統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行震害分類(lèi)結(jié)果的比對(duì)與精度評(píng)價(jià),并驗(yàn)證該分類(lèi)方法的穩(wěn)定性。研究結(jié)果表明:改進(jìn)后的面向?qū)ο髨D像處理方法簡(jiǎn)單、快速且精度較高,具有良好的適用性和穩(wěn)定性。

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陳睿

職位:投標(biāo)資料員

擅長(zhǎng)專(zhuān)業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林

形態(tài)學(xué)鋸材表面缺陷圖像處理方法文輯: 是陳睿根據(jù)數(shù)聚超市為大家精心整理的相關(guān)形態(tài)學(xué)鋸材表面缺陷圖像處理方法資料、文獻(xiàn)、知識(shí)、教程及精品數(shù)據(jù)等,方便大家下載及在線閱讀。同時(shí),造價(jià)通平臺(tái)還為您提供材價(jià)查詢、測(cè)算、詢價(jià)、云造價(jià)、私有云高端定制等建設(shè)領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)服務(wù)。手機(jī)版訪問(wèn): 形態(tài)學(xué)鋸材表面缺陷圖像處理方法