针对生产中内螺纹难以快速自动检测问题,提出了一种基于计算机视觉技术的内螺纹非接触式自动检测方法。采用数学形态学处理二值化后的内螺纹图像,消除了内螺纹小径圆弧边缘缺口、裂缝及破洞等缺陷;然后应用最小二乘圆拟合方法检测内螺纹小径圆弧,得到精确的小径半径尺寸,以内螺纹小径的半径尺寸差异为判别条件,开发自动检测系统,实现内螺纹的准确识别。实验结果表明,该系统检测精度高、正确率高、速度快,能满足内螺纹生产自动检测的要求。
针对目前矿井火灾的预测预报主要是依据温度、烟雾、CO、CO2等参数进行判别，特别是对矿用电缆火灾监测基本上没有新的方法，并且上述方法在监测的准确性和有效性方面尚不能满足煤矿安全生产的需要。提出了采用图像法对矿用电缆火灾进行预测预报，介绍了矿用电缆火灾图像的处理方法，包括图像剪切、图像分割、灰度化处理、边缘轮廓提取、有效区域填充和面积计算，并用VC＋＋进行应用软件设计。实践证明，图像处理和识别方法合理，效果较好，该方法的研究和应用克服了过去监测方法带来的弊端，对矿井火灾监测预报具有十分重要的理论意义和实用价值。
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