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更新时间:2024.03.23
内螺纹图像识别技术研究

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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。

基于图像识别技术的膏体微观结构纹理特征分析(英文)

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胶结充填膏体(CPB)、砂浆及混凝土等水泥基材料的力学强度取决于其微观结构,如孔隙数量、孔径及结构,颗粒及骨架的排列形态等。对于该类材料的力学强度与其孔隙结构(如孔径及其分布)的关系研究目前已有很多,但与微观形态特征或纹理特性的相关性研究较少。纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征,体现了物体表面共有的内在属性,包含了物体表面结构组织排列以及它们与周围环境的联系,是量化微观形态特性的有效方法。在统计分析中,灰度共生矩阵(GLCM)纹理和Tamura纹理是表征纹理特征的最具代表性方法。本研究以3种不同质量浓度膏体制备的充填体试块为样本,养护至指定龄期后经单轴抗压强度试验获得其力学强度,再对试块断面进行电镜扫描(SEM)获得其微观结构图像;基于图像识别/分析技术提取SEM图像的纹理特征参数,分析纹理特性与SEM图像参数(放大倍数)间的关系,筛选出有效的SEM图像样品;分析各纹理参数与膏体浓度的相关性,识别出与膏体浓度呈正相关的纹理参数,并验证该纹理参数与力学强度存在严格的相关关系。

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