高精度顆粒檢測圖像軟件系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、顆粒粒度大小對于許多產(chǎn)品的質(zhì)量和性能有著非常重要的影響，基于計算機視覺圖像處理的顆粒粒度檢測技術(shù)，具有安全、快速、非接觸測量等諸多優(yōu)勢，成為目前顆粒粒度檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢，是當前顆粒檢測技術(shù)研究的熱點。為實現(xiàn)顆粒圖像的高精度檢測，本文設計了一個顆粒厚度測量系統(tǒng)，搭建了顆粒圖像測量硬件平臺，并在圖像算法研究的基礎上完成了顆粒圖像測量系統(tǒng)軟件設計，實現(xiàn)了對顆粒厚度的測量。該系統(tǒng)提高了測量效率與測量精度。
　　本文主要研究了顆粒圖像光照

2、不均預處理算法，基于分水嶺分割的顆粒圖像分割算法等圖像處理算法，完成了顆粒厚度測量系統(tǒng)的設計。
　　針對顆粒測量環(huán)境中光照等因素的影響，本文首先分析比較了對數(shù)變換、同態(tài)濾波、直方圖均衡化等常用光照預處理算法的優(yōu)劣。本文提出了一種改進的小波變換顆粒圖像增強算法，該算法通過離散小波變換將圖像分解為高低頻分量，分別對其進行直方圖均衡化和中值濾波處理，實驗結(jié)果表面該算法增強了圖像對比度，同時提高了算法效率。
　　顆粒圖像的高精度分割

3、是顆粒測量系統(tǒng)中的一個重難點。本文研究了傳統(tǒng)的分水嶺算法，常見的分水嶺變換算法，分析比較了它們在顆粒圖像分割中的優(yōu)缺點，它們在分割顆粒圖像時都易產(chǎn)生過分割問題。因此，本文發(fā)展了一種改進的分水嶺變換與區(qū)域生長的方法來實現(xiàn)顆粒圖像的分割。改進的分水嶺分割算法是在分水嶺分割顆粒圖像前對圖像進行形態(tài)學重構(gòu)和距離變化。實驗表明，本文方法能夠精確的分割出顆粒目標，減少過分割現(xiàn)象。
　　最后，對處理后的顆粒圖像進行標定處理，實現(xiàn)對顆粒粒度的測量