摘要：提出一种基于Gaussian facet模型的3D边缘检测算法.首先利用Gaussian加权最小二乘拟合,引入空间权因子表达图像采样点对模型参数估计的相对重要度,扩展了经典Haralick facet模型,建立了3D Gaussian facet模型及其计算公式;然后采用抗噪性好的3DIDDG算子估计梯度方向,并在该梯度方向上计算二阶方向导数过零点,以获得表面点亚体素位置.实验结果表明,该算法能有效地降低邻近边缘干涉对检测结果的影响,可更好地提取尺寸较小的结构边缘.

摘要：在基于CT的工业应用中,常常需要从CT切片序列获得实体的3D高精度表面信息。介绍了一种基于Facet模型的亚体素表面检测算法,并针对其计算效率低的问题,给出了一种3DFacet模型的加速算法。该改进算法将Facet模型的三维卷积核分解为3个一维卷积核,使算法复杂度从O(m3)降低到O(3m),并采用增量算法解决了由此产生的存储空间问题。通过对仿真图像的实验,验证了该算法的效率和精度,表明该算法在保持原始算法精度的同时,处理速度提高了约两倍。

摘要：为了实现对工程结构各平面更加全面、快速、准确的数字化检测,本文提出了一种基于三维点云的工程结构平面自动分割及表面检测方法。首先,通过无人机重建满足工程检测精度要求的高精度三维点云模型;其次,融合体素降采样方法、随机采样一致性(RANSAC)方法和基于密度的聚类算法(DBSCAN),快速、精准、自动地分割工程结构的特征平面,避免手动分割过程中存在的结果不确定及计算效率低的问题;第三,通过设计的精细分割算法有效剔除特征平面周围的噪点,准确提取结构特征平面点云,计算分析特征平面点云,数字化描述结构的表面形状;最后,通过一个在建地铁车站深基坑工程实例,系统地验证了该方法的有效性和准确性。研究结果表明:设计的三维点云平面自动分割算法能够实现工程结构各个平面快速准确的自动分割,自动分割与手动分割结果的交并比接近90%;针对工程结构平面的表面检测算法能够实现结构表面形状的准确测量,有效映射结构物理表面的状态。

摘要：针对人类视觉和颜色分类检测问题,提出一种映射色差的颜色距离度量新定义.该映射色差满足距离度量的3个公理条件,并且以两幅图像均值向量之间的L2距离为下界;以映射色差为基础设计了一种表面颜色分类检测新方法,在CIE 1976L*a*b*空间用距离加权重心切分提取主色调,并以上述映射色差距离设计最小距离分类器实现表面检测.实验中对人民币和瓷砖产品表面质量进行自动检测,其检测结果和人的视觉感知特性取得了良好的一致性.该检测方法已应用于人民币印刷质量表面检测系统中.

摘要：针对基于CT(computed tomography)图像检测分析中的点云提取精度与完整性问题,提出一种基于预分割轮廓的高精度、高完整性的亚体素表面检测方法。首先采用Otsu分割算法提取CT图像的体素级轮廓点集,并以此作为粗定位轮廓自适应地生成用于亚体素表面检测的完备感兴趣区域(region of interest,ROI);然后提出一种基于梯度非极大值抑制的表面体素判定方法,避免了梯度阈值选择难题;最后基于3D Facet模型定位亚体素级表面点位置。实验结果表明,该方法能有效改善传统亚体素检测方法的轮廓丢失、伪边严重等问题,轮廓定位误差小于0.2个体素,同时能够取得3倍以上的计算加速比。

摘要：基于热室压铸模具的设计原则和生产经验,设计出两种适合薄壁锌合金盖板热室压铸成形的浇注方案。通过对比充型过程中液流的充填顺序、卷气倾向及表面缺陷分布等模拟结果和生产经验,确定采用带缓冲包的锥形切线浇注系统及相应排溢系统,产品试生产效果与模拟结果符合,能有效避免和转移压铸件缺陷。抛光后铸件表面粗糙度和面形精度分别可达到0.113 6、2.916 9μm,表面品质完全满足要求。

摘要：针对基于facet模型的亚体素表面检测算法计算量大的问题,提出将3维facet模型的可分滤波器递归算法与感兴趣区域加速策略相结合的加速方案。可分滤波器递归算法通过在离散正交基下将3维卷积转换为3个1维卷积并使1维卷积递归执行,使计算量与卷积核大小无关,大大节省了计算时间。采用增量算法解决了可分滤波器递归算法内存耗费量大的问题。感兴趣区域加速策略采用图像分割后提取目标的分段包围盒作为有效区域,从而大幅缩减待处理数据量。实验结果表明本文加速方案在保持原始算法精度的同时,能取得很好的加速效果。

摘要：介绍了线阵ＣＣＤ 在圆柱体表面检测系统的设计应用，基于人眼观察圆柱体过程，提出将圆柱体表面转化为平面进行检测的技术。结合ＣＣＤ图像处理实例，讨论了实时检测中算法与检测项目的关系，归纳出相应的实用性原则。

摘要：根据芯片表面缺陷检测过程的特点设计了一种芯片表面缺陷检测系统,该系统包含了放料,检测,标记和收料4个组成部分,在检测单元采用图像处理和图像识别技术准确检测芯片的缺陷;运用自动控制技术实现对缺陷芯片的标识;实现了对芯片表面缺陷检测和标记的智能化,将图像处理的高速性和机械控制系统的稳定性相结合,整个系统实现了芯片表面缺陷检测过程的自动化,解决了芯片表面检测效率低的问题。

摘要：随着无线物联网技术的深入应用,工业产品的检测方式步入无线化、智能化时代。针对该背景,笔者主要提出一种基于无线物联网的卫生陶瓷产品表面缺陷检测技术。检测系统采用Cortex-A8作为核心芯片构建嵌入式主控平台,并搭载基于OV2710的CMOS检测相机以及MF210型3G模块,在客户端基于Qt开发适用于工控的UI界面,采集到实时陶瓷产品表面缺陷图像后,采取灰色模型算法完成缺陷识别。笔者设计的表面缺陷识别系统能够高效处理陶瓷产品图像,工程实现难度低,组网灵活,适应性强,工程应用意义突出。