2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、數(shù)字圖像處理是現(xiàn)代工業(yè)中廣泛應(yīng)用的技術(shù)之一,目標(biāo)圖像辨識(shí)技術(shù)作為數(shù)字圖像處理中的一個(gè)新興研究方向,在工業(yè)質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用前景。 此前,有很多人做過這方面的相關(guān)研究,但是大部分工作都局限于背景簡(jiǎn)單且目標(biāo)圖像與背景反差較大的場(chǎng)合。但是在實(shí)際的工業(yè)生產(chǎn)中,往往存在著背景復(fù)雜,目標(biāo)圖像形狀不規(guī)則,且目標(biāo)圖像顏色和背景相似的情況。在這種情況下,上述的方法不能有效地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)圖像的辨識(shí)和判斷。 針對(duì)這一情況本文進(jìn)行了一定的

2、研究探討。本文中,目標(biāo)圖像辨識(shí)技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例是柴油機(jī)油泵鎖緊墊片的安裝檢測(cè)系統(tǒng)。在這一應(yīng)用實(shí)例中明顯存在著上述的背景復(fù)雜,且目標(biāo)圖像與背景相似的情況。對(duì)此,本文首先對(duì)原始圖像進(jìn)行拉普拉斯空間銳化處理,突出了圖像的細(xì)節(jié)和邊緣。再利用模版匹配技術(shù)在原圖像的范圍內(nèi)找出待測(cè)工件基體圖像,然后對(duì)找出的待測(cè)工件圖像進(jìn)行校正裁減、二值化處理、形態(tài)學(xué)處理等一系列手段,突出待辨識(shí)的目標(biāo)圖像的特征,最后通過統(tǒng)計(jì)目標(biāo)圖像中白色像素點(diǎn)的方法,判斷工件是否正確安

3、裝。 由于目標(biāo)圖像與背景顏色及其相似的問題,待測(cè)鎖緊墊片的一側(cè)邊緣很難提取。為了解決這一問題,本文設(shè)計(jì)了能在待測(cè)工件表面產(chǎn)生穩(wěn)定反光帶的照明環(huán)境,利用目標(biāo)圖像的反光帶作為圖像辨識(shí)的重要特征,達(dá)到準(zhǔn)確判斷鎖緊墊片是否正確安裝的目的。 在模板匹配技術(shù)是本文著重研究的技術(shù),本文利用目前較新的Harris探測(cè)算法,通過計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)周圍像素點(diǎn)之間的灰度變化值來確定特征點(diǎn),然后提取出特征點(diǎn)加以保存,這樣就減少了模板匹配中圖像的信息

4、冗余,從而減少了模板匹配時(shí)間。 在模板匹配過程中,本文還嘗試一種新的方法——Zernike矩算法。先計(jì)算出像素點(diǎn)的Zernike矩,再以Zernike矩的模的形式進(jìn)行模板匹配。由于圖像發(fā)生角度旋轉(zhuǎn)時(shí),它的Zernike矩只有相位的移動(dòng),模保持不變,所以利用Zernike矩可以實(shí)現(xiàn)待測(cè)工件基體在不同的角度下的模板匹配。 現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,通過綜合應(yīng)用本文所研究的目標(biāo)圖像辨識(shí)技術(shù),可以可靠的實(shí)現(xiàn)裝配質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)。本文的研究

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