基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用
基于深度学习的动态图像识别技术研究
基于深度学习的动态图像识别技术研究随着科技的发展和人工智能的应用越来越广泛，动态图像识别技术也变得越来越重要。
在现代社会中，人们需要处理和分析大量的多媒体数据，其中包括图片和视频。
动态图像识别技术通过深度学习的方法，使得计算机能够自动地识别和识别图像中的不同元素，并对其进行分类和注释。
本文将深入探讨基于深度学习的动态图像识别技术研究。
一、动态图像识别技术概述动态图像识别（Dynamic Image Recognition，DIR）技术是对多媒体数据（图片、视频等）中动态部分的识别和描述的一项技术。
与静态图像识别不同，动态图像数据在每一帧中都包含了丰富的时空信息。
因此，在有效的时间窗口内，动态图像识别可以更深入的了解图像的内容，并且对于不同的应用具有广泛的适用性。
传统的动态图像识别方法主要是基于手工特征提取和传统机器学习方法。
这类方法主要借助人的先验知识，针对不同的应用场景构造特定的特征集合和分类器。
与手工特征提取不同，基于深度学习的动态图像识别技术通过卷积神经网络 (Convolutional Neural Network，CNN) 自动地学习图像的特征，并且在分类过程中通过全连接层实现高效的分类或者目标检测。
二、基于深度学习的动态图像识别技术研究目前，基于深度学习的动态图像识别技术已经被广泛地应用于不同领域，例如视频监控、机器人导航、无人驾驶等。
最近，基于深度学习的动态图像识别技术在物体检测、分类和追踪上取得了巨大的进步。
下面将分别从这3个方面对基于深度学习的动态图像识别技术进行探讨。
1. 物体检测物体检测 (Object Detection) 是指在图像或视频中识别特定目标的过程，其中目标有可能是多个且位置未知。
在过去的几年中，基于深度学习的物体检测方法取得了很大的进步。
例如，YOLO (You Only Look Once) 算法通过对于图像的全局理解，在一次前向计算中完成了目标检测和分类。
基于注意力机制和动态卷积的滚珠螺杆表面缺陷识别
Science and Technology & Innovation｜科技与创新2024年第04期DOI：10.15913/ki.kjycx.2024.04.009基于注意力机制和动态卷积的滚珠螺杆表面缺陷识别符诗语1，高齐2（1.江苏理工学院汽车与交通工程学院，江苏常州213001；2.江苏理工学院机械工程学院，江苏常州213001）摘要：针对滚珠螺杆表面缺陷识别特征信息提取困难和识别精度较低等问题，提出了一种基于注意力机制和动态卷积的滚珠螺杆表面缺陷识别方法。
首先，利用AlexNet网络进行缺陷样本图像的特征提取；然后，引入卷积注意力机制模块，在通道维度和空间维度增强缺陷区域位置权重，有效抑制相似背景干扰；最后，采用动态卷积模块对不同尺度的缺陷特征图像进行融合，提升模型特征提取能力，捕获丰富上下文信息。
实验表明，该方法在滚珠螺杆表面缺陷测试集上精确率为96.6%，召回率为96.5%，具有良好的实际工业应用价值。
关键词：缺陷识别；AlexNet；注意力机制；动态卷积中图分类号：TP183 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）04-0039-03滚珠螺杆作为转换机械运动的精密传动组件[1]，其质量将会直接影响仪器性能。
但在加工制造或运行时，受不利条件影响，滚动螺杆易出现“点蚀”现象[2]，最终导致机械设备损坏。
因此，实现高效的滚珠螺杆表面缺陷识别，对于提高工业产能和生产制造水平具有重要意义[3]。
近年来，随着深度学习模型的发展，诸多计算机视觉领域应用卷积神经网络解决了各类挑战，例如人脸识别、自然语言处理和目标检测等，因此，许多学者尝试将深度学习方法应用于表面缺陷检测。
文献[4]设计了一种新颖的级联式自动编码器结构，实现了金属表面缺陷有效识别，相比于传统视觉方法，实时性和精确率都取得了较大的提升，但当缺陷目标较小时，模型易受干扰，导致表现一般。
文献[5]利用迁移学习和特征重用技术，提出了一种基于DenseNet121网络的齿轮表面缺陷识别方法，该算法综合性能优异，但针对划痕和无缺陷2类相似图片的识别效果有待提升。
基于图像处理的缺陷检测与质量控制研究
基于图像处理的缺陷检测与质量控制研究摘要：随着制造业的发展和进步，产品质量控制变得尤为重要。
而基于图像处理的缺陷检测与质量控制成为新的研究热点。
本文将介绍基于图像处理的缺陷检测技术的原理、方法和应用，并总结其在质量控制方面的作用。
1.引言随着全球制造业的快速发展，对产品质量的要求也日益提高。
传统的缺陷检测方法通常依赖于人工目视，这种方法不仅效率低下，而且容易出错。
因此，基于图像处理的自动缺陷检测技术应运而生。
2.基于图像处理的缺陷检测技术的原理基于图像处理的缺陷检测技术通过采集和处理产品图像来检测和识别缺陷。
其原理主要包括如下几个步骤：(1)图像采集：通过高分辨率的相机对产品进行拍摄，获取产品表面的图像信息。
(2)图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、滤波、去噪等操作，以提高缺陷的可见性。
(3)特征提取：从预处理后的图像中提取特征来描述缺陷，包括纹理特征、颜色特征、形状特征等。
(4)分类与判别：通过训练分类器，对提取到的特征进行分类和判别，以实现缺陷检测和识别。
3.基于图像处理的缺陷检测技术的方法在基于图像处理的缺陷检测技术中，常用的方法包括以下几种：(1)基于阈值判别：使用预先设定的阈值来判断图像中是否存在缺陷。
该方法简单高效，但对图像质量要求较高，并且缺乏适应性。
(2)基于模板匹配：利用已知的缺陷模板与产品图像进行匹配，从而检测和识别缺陷。
该方法对缺陷模板的准确性和适应性有较高要求。
(3)基于机器学习：通过大量的训练样本，建立一个分类器来检测和识别缺陷。
常见的机器学习方法包括支持向量机、随机森林和深度学习等。
4.基于图像处理的缺陷检测技术的应用基于图像处理的缺陷检测技术在各个领域都有广泛的应用，包括电子产品制造、汽车制造、食品加工等。
以电子产品制造为例，通过基于图像处理的缺陷检测技术，可以实现对电子元件焊接、线路连接等缺陷的自动检测，提高生产效率和产品质量。
5.基于图像处理的缺陷检测技术在质量控制中的作用基于图像处理的缺陷检测技术在质量控制中起到了重要作用。
基于动态阈值的彩色图像边缘检测方法
（ ） ． ｏｅｔ １ ＬＧ Ｒ ｂ ｒ ｓ于 １６ ９ ５年 提 出 了 Ｒ ｂｒ ｏ ｔ 子 ， 用 ｅ ｓ算 利
的集合 ， 其描述 了灰度 函数 的局 部突变 。 色图像可用 图像 彩
色 彩函数来描述 ，彩 色边缘可 以定义为 图像色彩 函数在具 有边缘 特征的下连续 点的集合 ，其描述 了色彩 函数 的局 部
Ｅ ｇ ｅ ｃ ｏ ｄｅＤｔ ｔｎ ｅｉ
Ｃ ｎ ｙ Ｏ ｅａ ｒ ａ ｎ ｐ ｒｔ ｏ
ｌ彩 色 图像 边缘 检 测 的现 状
图像 边缘 检测 是 将 图像 中有 意义 的特 征 部分 提 取 出 来， 这些有意义 的特征就 是图像 的边缘 。 图像边缘检测是数 字 图像处理 中的关键技术之一 ， 图像分割 的重要基础 ， 是 同
突变 。 长期以来人们主要致 力于研究灰度 边缘 ， 并且也取得
了很好 的效果 但彩色边缘 能比灰度 边缘 提供 更多的信息， 且在 日常生活 当中要处理 的图像大 多数是彩 色图像 ，因此 彩色 图像 的处 理技术尤 为重要 ，彩色边缘检 测也越来越受
重视 。
时也是纹理分析 和模 式识别等 图像处 理技术 的基础 。一个
Ｚ ａｇＳ ｎ ｉ ｈ ｎ ａ ｍｅ Ｚ ｎ ｉｇ ｅ ｇ Ｊｔ ａ ‘
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｂ ｓｄ ｏ ａ ｎ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｍ ｒｖ ｄ ｍｅ ｏ ｆ ｃｌｒ ｌｉ ｇ ｄ ｅ ｄ ｔｃｉｎ ｉ ｐｏ ｏｅ ， ａｇ ｕ ｅ ｆｅ ｐ ｓｒ ｃ ： ａ ｅ ｎ Ｃ ｎ ｙ ａｇ ｒ ｈ ，ｎ ｉ ｐ ｏ ｅ ｔ ｄ ｏ ｏｏｆ ｍａ ｅ ｅ ｇ ｅ ｔ ｓ ｒｐ ｓ ｄ ａ ｌｒｅ ｎ ｍｂ ｒ ｏ ｘ — ｉ ｈ ｕ ｅ ｏ
２１ 车６月 Ｏ０
电 脑 学 习
基于改进型蚁群算法和图像识别的变电站机器人路径规划和设备缺陷识别研究
基于改进型蚁群算法和图像识别的变电站机器人路径规划和设备缺陷识别研究Research on substation robot path planning and equipment recognition based onimproved ant colony algorithm and image recognition唐 标1*，沈映泉1，黄绪勇1，肖登宇3，张 粥3TANG Biao 1*，SHEN Ying -quan 1，HUANG Xu -yong 1，XIAO Deng -yu 3，ZHANG Zhou 3（1.云南电网有限责任公司电力科学研究院，昆明 650217；2.云南电网有限责任公司红河供电局，蒙自 661100；3.云南电网有限责任公司曲靖供电局，曲靖 655000）摘要：高压变电站巡检机器人需要巡视多种电力设备，巡检机器人的高效、安全运行对于保证变电站安全运行至关重要，这便要求巡检机器人在运行过程中需要避开高场强区域，同时保证巡检路径最短。
引入了抗体基因参数，提出了改进型的免疫蚁群算法，结合模糊神经网络建立了最优路径选择模型，利用变电站电场分布云图和电力设备、巡检机器人电场仿真结果实现了最优路径的计算的3维结果显示；最后基于海量电力设备紫外图像进行了模糊神经网络训练和深度学习，实现了电力设备缺陷的图像识别。
实例分析结果显示本文建立的路径选择模型可以有效计算出巡检机器人的最优安全巡检路径，同时相比传统智能算法具有更少的迭代计算次数，验证了方法的有效性。
关键词：模糊神经网络；免疫蚁群算法；变电站；巡检机器人；最优路径中图分类号：TP242；TP18 文献标志码：A文章编号：1009-0134(2022)02-046-07收稿日期：2020-08-13基金项目：云南电网变电站巡检机器人主站管理平台运维及实用化推广（056200MS62200006）作者简介：唐标（1985-），男，云南个旧人，高级工程师，硕士，研究方向为热工仪表计量及计量基础、电力设备物联网技术应用。
图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用研究
Journal of Agricultural Catastrophology 2023, Vol.13 No.8图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用研究蒋清健河南经贸职业学院/河南省农产品溯源国际联合实验室，河南郑州 450018摘要 有效地监测与预测农业病害对提高农业生产的效率和质量具有重要意义。
近年来，随着计算机视觉和机器学习等技术的发展，基于图像分析的植物病虫害识别技术、果实分拣分类技术以及农业机器人等新技术逐渐被应用于农业生产。
这些新技术不仅可以实现对农业病害的快速识别和分类，还可以提高农业生产的自动化水平和效率。
阐述了图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用价值，介绍了图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用情况，提出了相应的建议，研究图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用具有重要的理论和实践意义。
关键词 图像模式；农业病害监测；预测；应用研究中图分类号：S432 文献标识码：B 文章编号：2095–3305(2023)08–0074-03传统的农业生产方式依赖人工巡视，往往导致病虫害的发现和处理滞后，进而造成严重的农作物损失。
随着信息技术的快速发展，农业物联网技术的兴起为图像模式识别在农业领域的应用提供了有力支撑。
通过将传感器与互联网相连接，农业物联网系统能够实现对农田的全面监测与数据采集。
在此基础上，结合图像分析技术，可以实时跟踪与分析农作物的生长状态，及时发现病虫害问题。
1 图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用前景1.1 提高检测精度图像模式识别对农作物病害的自动化检测和识别能够显著提高检测精度。
其基于大规模的图像数据库和深度学习算法，可以更加准确地识别不同农作物病害的特征。
通过卷积神经网络等深度学习模型，图像模式识别能够学习并提取更丰富、更复杂的特征，从而提高辨识病害的能力。
针对不同作物病害，图像模式识别可以实现多类别的分类，识别出更多种类的病害，进而帮助农民制定更加精准的防治措施[1]。
基于图像处理技术的缺陷检测与分析研究
基于图像处理技术的缺陷检测与分析研究第一章概论1.1 研究背景随着工业自动化、信息化进程的不断推进，对产品质量的要求也越来越高。
而传统的人工检测方式存在效率低下、质量不稳定、成本高昂等问题。
因此，研究基于图像处理技术的缺陷检测与分析方法具有十分重要的意义。
1.2 研究现状近年来，基于图像处理技术的缺陷检测与分析研究得到了广泛的关注。
主要涉及的领域包括纺织品缺陷检测、表面缺陷检测、金属表面缺陷检测等。
目前，主要采用的技术包括局部二值模式（LBP）、纹理分析、边缘检测等。
1.3 研究意义和目的本研究旨在通过图像处理技术实现对产品缺陷的自动检测和分析，提高产品质量、降低成本、提高生产效率。
具体研究内容包括：构建基于图像处理技术的缺陷检测与分析系统、优化算法以提高检测准确率、设计实验验证算法有效性等。
第二章基本原理2.1 图像获取图像获取是基于图像处理技术进行缺陷检测和分析的前提。
常用的图像获取设备包括相机、扫描仪等。
在进行图像采集时需要选择合适的采集设备、设定合适的参数。
2.2 图像预处理图像预处理是指对采集的图像进行预先处理，以便更好地提取缺陷信息。
图像预处理主要包括图像灰度化、增强、降噪、边缘提取等。
2.3 缺陷检测缺陷检测是指在预处理的图像基础上，通过分析图像特征来确定是否存在缺陷。
常用的缺陷检测算法包括局部二值模式（LBP）、纹理分析、边缘检测等。
2.4 缺陷分析缺陷分析是指在检测到缺陷后，通过分析缺陷的特征和位置，来确定缺陷原因、缺陷影响等。
常用的缺陷分析方法包括图像分割、模式识别、统计分析等。
第三章算法研究3.1 基于LBP的缺陷检测算法局部二值模式（LBP）是一种常用的图像特征提取算法，广泛用于人脸识别、纹理分类等领域。
本研究采用LBP算法进行缺陷检测。
在LBP算法基础上，结合灰度共生矩阵（GLCM）和支持向量机（SVM）进行优化，以提高检测准确率。
3.2 基于纹理分析的缺陷检测算法纹理分析是指通过对图像纹理特征的分析，来确定图像是否存在缺陷。
TOFD图像中焊缝埋藏缺陷的智能评定与分级
TOFD图像中焊缝埋藏缺陷的智能评定与分级
余焕伟;任绪凯;廖晓平;欧阳星峰;杜锡勇
【期刊名称】《中国特种设备安全》
【年(卷),期】2024(40)3
【摘要】TOFD检测中缺陷的评定与分级主要依靠人工进行,需要消耗大量的精力和时间,而且还存在误判的可能性。
针对该问题,本文提出一套不依赖人工干预的缺陷自动评定与质量分级方法,包括TOFD图像分区与标定、灵敏度评价、缺陷区域分割、评定与分级。
试验结果表明,本文方法与传统人工方法相比,全程无须人工干预,能显著提高分析评定人员的工作效率,特别适合大型特种设备制造及安装过程中批量化TOFD图像的缺陷评定与质量分级。
【总页数】7页(P88-94)
【作者】余焕伟;任绪凯;廖晓平;欧阳星峰;杜锡勇
【作者单位】绍兴市特种设备检测院;绍兴市特种设备智能检测与评价重点实验室;浙江德力装备有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】X924.2
【相关文献】
1.TOFD技术在水轮机蜗壳过渡板焊缝热影响区缺陷评定与处理中的应用
2.钢制对接焊缝内部缺陷类型的超声TOFD-D扫描图像表征
3.TOFD检测中采用二次波评定近扫查面缺陷尺寸的方法
4.基于BS7910标准的X70钢环焊缝超声相控阵检出
埋藏缺陷的安全评定5.无损检测中焊缝X射线底片数字化仪及焊缝图像缺陷检测识别系统
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动态阈值论文
论文关键词: 图像分割边缘检测模糊理论遗传算法 Matlab论文摘要：分割的目的是将图像划分为不同区域。
图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。
第一类性质的已用途径是基于亮度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。
第二类的主要应用途径是依据事先制订的准则将图像分割为相似的区域。
门限处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。
遗传算法具有简单、鲁棒性好和本质并行的突出优点。
其在应用领域取得的巨大成功，引起了广大学者的关注。
在图像分割领域，遗传算法常用来帮助确定分割阈值。
本文介绍讨论了几种目前广泛应用的图像边缘检测、图像阈值分割的各种算法，并给出了对比分析;对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述;给出了标准遗传算法的原理、过程、实验结果及分析. 实验结果表明，本文提出的遗传分割算法优于传统分割算法。
第一章绪论 1.1 图像分割综述图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
这里所说的特性可以是灰度、颜色、纹理等，而目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
图像分割是数字图像处理中的一项关键技术，它使得其后的图像分析，识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。
而且，在数字图像处理工程中，一方面，图像分割是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，图像分割是自动目标识别的关键步骤，图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，分割中出现的误差会传播至高层次处理阶段，因此分割的精确程度是至关重要的。
只有通过细致精细的图像分割，才能使得更高层的图像分析和理解成为可能。
因此，图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，在图像工程中占据重要的位置。
1.2 图像分割的研究意义与发展现状作为计算机视觉和图像处理中的难点和热点之一，图像分割的研究受到了研究工作者的高度重视，对图像分割进行了深入、广泛的研究。
基于深度学习的电网巡检图像缺陷检测与识别
0 引言
随着经济社会的快速发展，国家电网输电线路 的总里程数不断增加，相应的巡检任务工作量和工 作难度与日俱增。传统的人工巡检方式面临着巡检 周期长、效率低、危险性高、应对复杂地形能力差 等问题，难以满足电网运维的要求[1-2]。在建设智能
第 49 卷 第ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ5 期 2021 年 3 月 1 日
DOI: 10.19783/ki.pspc.200517
电力系统保护与控制
Power System Protection and Control
Vol.49 No.5 Mar. 1, 2021
基于深度学习的电网巡检图像缺陷检测与识别
顾晓东 1,2，唐丹宏 2，黄晓华 3
2. Jiangsu Junying Tianda Artificial Intelligence Research Institute Co., Ltd., Nanjing 210042, China; 3. School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science & Technology, Nanjing 210094, China)
(1.江苏第二师范学院数信学院，江苏 南京 210013；2.江苏君英天达人工智能研究院有限公司， 江苏 南京 210042；3.南京理工大学机械工程学院，江苏 南京 210094)
摘要：无人机巡检已成为保证电网稳定运行的重要手段。针对巡检图像的自动化判读，提出基于深度学习的电网 多部件缺陷检测与识别方法。将小样本缺陷检测问题分解为目标检测和分类两步。针对多目标部件的检测，提出 基于最小凸集的损失函数以及预测框选择方法，两者结合 YOLOv3 框架可以实现多种部件的精准定位。之后，单 类分类器在高维特征空间中进行小样本学习，判断目标部件是否故障。测试图像来自 220 kV 安徽宣枣 4883 线的 巡检图像。实验结果表明，该方法对常见的电网故障识别率高于 96%，漏报率低于 2%，表明该方法能有效地进 行电网的多部件缺陷检测与识别。未来结合边缘计算加速处理，可以实现无人机的在轨巡检。 关键词：输电线；深度学习；目标检测；边界框回归；单类分类器
基于图像处理技术的动态场景分析与行为检测研究
基于图像处理技术的动态场景分析与行为检测研究近年来，随着图像处理技术的快速发展和计算机视觉领域的不断进步，基于图像处理技术的动态场景分析与行为检测成为了一个热门研究领域。
这项技术利用计算机视觉算法和机器学习的方法，通过对图像和视频进行分析，以识别和理解动态场景中的行为。
在动态场景分析的研究中，最常见的任务之一是行为检测。
行为检测旨在根据场景中的动态行为模式，对特定的行为或事件进行自动识别和分类。
这项研究在很多领域都有广泛的应用，如智能监控、交通监管、军事安全等。
通过行为检测，可以实现对异常行为的预警和及时响应，进而提升社会管理的效率和精确性。
在进行动态场景分析和行为检测时，图像处理技术起着至关重要的作用。
首先，图像处理技术能够对图像和视频进行预处理，提取出有关行为分析的重要特征。
这些特征可能包括颜色、纹理、形状、运动等，通过对这些特征进行分析和提取，有助于对行为进行描述和分类。
其次，图像处理技术能够使用各种算法和模型，对图像中的行为进行识别和分类。
例如，通过运动跟踪算法可以实现对运动目标的跟踪和记录，通过目标检测算法可以实现对特定目标的快速识别和定位。
这些算法和模型可以结合传统的图像处理技术，如边缘检测、图像分割等，进一步提升对动态场景的理解和分析能力。
此外，基于图像处理技术的动态场景分析和行为检测在实时性方面也有着重要的应用价值。
实时行为检测涉及到对视频流进行连续分析和处理，需要在保证准确性的同时，尽可能实现较低的延迟。
为了实现实时性的要求，将图像处理技术与硬件加速器相结合，可以提高算法的运行效率和处理速度，进而实现对动态场景的实时监测和行为检测。
基于图像处理技术的动态场景分析和行为检测仍然面临着一些挑战和问题。
首先，由于复杂的场景和变化多样的行为，如何获取有效的特征并设计准确的模型仍然是一个难题。
同时，由于行为的多样性和复杂性，如何设计能够适应不同场景和行为的算法和模型也是一个亟待解决的问题。
基于机器学习的图像边缘检测方法的研究与应用的开题报告
基于机器学习的图像边缘检测方法的研究与应用的开题报告1.研究背景与研究意义图像边缘是图像中最基本的特征之一，图像边缘检测是计算机视觉领域中的一个重要问题。
传统的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子等，但这些方法仍然存在局限性，例如对噪声敏感、边缘检测结果不准确等问题。
针对这些问题，近年来，基于机器学习的图像边缘检测方法得到了广泛的研究与应用。
这种方法能够自动从大量的图像数据中学习图像特征，并得到更高精度的边缘检测结果。
因此，本研究旨在通过对基于机器学习的图像边缘检测方法的研究与应用，提高图像边缘检测的准确度和鲁棒性，为计算机视觉领域的发展做出贡献。
2.研究内容与研究思路本研究将围绕以下内容进行深入研究：（1）机器学习的基本变上下文边缘检测理论介绍机器学习相关的理论知识，包括分类器、神经网络、卷积神经网络等，并着重介绍上下文边缘检测理论。
（2）基础边缘检测算法介绍传统的边缘检测算法，包括Sobel算子、Canny算子、Prewitt 算子等，并比较各算子的优劣。
（3）基于机器学习的边缘检测方法介绍基于机器学习的边缘检测方法，包括基于Haar特征的Adaboost算法、基于LBP特征的SVM算法、基于CNN的图像边缘检测算法等，并分析各种方法的优缺点。
（4）实验与应用本研究将使用大量的实验数据验证上述研究内容，在各种场景下应用并评估不同边缘检测方法的性能表现。
3.研究预期成果本研究主要预期达到以下成果：（1）深入了解机器学习相关理论知识及其在图像边缘检测中的应用。
（2）对传统边缘检测算法进行分析，并比较不同算法的优缺点。
（3）研究基于机器学习的图像边缘检测方法，并对各种方法进行评估和比较。
（4）通过实验与应用，验证机器学习方法在图像边缘检测中的性能表现，并与传统算法进行对比。
4.研究工作计划本研究的工作计划如下：（1）第一阶段（第1-4周）：学习机器学习理论知识，阅读相关文献，进行相关实验的准备。
基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测.
基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测何小利1, 宋钰2(1. 四川理工学院计算机学院, 四川自贡643000; 2. 四川理工学院网络中心, 四川自贡643000;摘要:本文对物体表面缺陷进行研究和检测. 而检测的方法是采用LED 环形灯光直接暗视场正面照明方式来提取插座面板划痕图像. 具体过程是使用动态阈值分割图像, 并采用放射变换、区域特征处理及连通区域提取等技术来检测出插座面板划痕. 关键词:机器视觉; 物体表面; 缺陷检测中图分类号:T P393文献标识码:A文章编号:1009-4970(2011 02-0064-050 引言在传统的产品生产过程中, 一般情况下对产品的表面缺陷检测是采用人工检测的方法. 随着科学技术的不断发展, 特别是计算机技术的发展, 出现了计算机视觉检测技术. 利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响, 能快速、准确地检测产品的质量, 完成人工无法完成的检测任务. 机器视觉检测结合了计算机图像处理和模式识别理论, 它综合了计算机技术、数据结构、图像处理, 模式识别和软件工程等不同领域的相关知识.一个典型的机器视觉系统应该包括以下五大块, 照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器.1 物体表面缺陷检测物体表面缺陷检测是机器视觉的一种典型应用. 本文以插座面板划痕检测为例, 通过采用LED 环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像, 然后使用动态阈值分割法将插座面板区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来, 再通过使用区域特征、区域形态学对插座面板区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物, 确保计算上有足够的精度, 最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法检测出划痕并显示其结果(见图1.图1 插座面板划痕检测流程图1. 1 图像获取照明的方向性通常有两种:漫射和直接照射.漫射时, 光在各个方向的强度几乎是一样的. 直接照射时, 光源发出的光集中在非常窄的空间范围内. 本文检测对象是插座面板划痕, 由于此类缺陷检测面积小, 划痕不明显等条件, 明场照明方式下, 难以得到理想的划痕图像. 因此本次检测采用LED 环形灯直接暗视场照明方式, 环形光与物体表面呈非常小的角度, 这样可以突出被测物的缺口及凸起, 所以划痕、纹理或雕刻文字等被增强, 看得更加清晰(见图2.收稿日期:2010-07-03基金项目:四川理工学院网格计算人才引进项目(2008RCY J04 作者简介:何小利(1982-, 女, 四川南充人, 硕士, 助教.2011年2月第30卷第2期洛阳师范学院学报Journa l o f Luoyang N or m a lU n i versityFeb . , 2011V o. l 30No. 2图2 直接暗视场正面照明1. 2 目标分割采集到的图像不能提供图像中包含物体的信息. 为了得到图像中的物体信息, 必须进行图像分割, 图像分割就是将图像划成一些区域, 在同一区域内, 图像的特征相近; 而不同的区域内, 图像特征相差较大. 图像特征可以是图像本身的特征, 如像素的灰度、边缘轮廓和纹理等. 图像阈值化分割是一种最常用, 同时也是最简单的图像分割方法. 图像阈值化的目的是按照灰度级, 对像素集合进行一个划分, 得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域, 各个区域内部具有一致的属性, 而相邻区域布局有这种一致属性. 阈值分割操作被定义为S ={(r , c R |g m in f r , c g max }(1 因此, 阈值分割将图像RO I R 内灰度值处于某一指定灰度值范围内全部点选到输出区域S 中. 使g m in =0或g m ax =2b-1. 如果光照能保持恒定, 阈值g m in 和g max 能在系统设置时被定选且永远不用被调整. 阈值分割分为固定阈值分割和动态阈值分割. 动态阈值分割将图像与其局部背景进行比较的操作被称为动态阈值分割处理, 用f r , c 表示输入图像, 用g r , c 表示平滑后的图像, 则对亮物体的动态阈值分割处理如下S ={(r , c R |f r , c -g r , c g d iff }(2而对暗物体的动态阈值分割处理是S ={(r , c R |f r , c -g r , c -g d iff }(3 在动态阈值分割处理中, 平滑滤波器的尺寸决定了能被分割出来的物体的尺寸. 如果滤波器尺寸太小, 那么在物体的中心估计出的局部背景将不理想., 选择动态阈值分割方式来进行处理. 此时, 图像g r , c 代表理想物体, 即无缺陷物体的图像. 为检测出同理想物体的偏差, 我们仅需要使用等式(公式2 或等式(公式3 找到图像f r , c 中太亮的那些像素. 1. 3 感兴趣区域提取经过前面的处理, 可以得到从图像中提取到的区域或亚像素精度轮廓. 但它们只包含了对分割结果的原始描述. 后面还必须从分割结果中选出某些区域或轮廓, 作为分割结果中不想要的部分去除. 到目前为止, 最简单的区域特征是区域的面积:a =R =(r , c R1=ni-1ce i-cs i +1(4由上式可知, 区域的面积a 就是区域内的点数|R|. 如果区域用一幅二值图像表示, 那么用公式4中的第一个求和等式计算区域的面积; 如果区域是用行程编码表示的, 那么用公式4中的第二个求和等式计算区域的面积. 一个区域能够被视为其所有行程的一个并集, 而每个行程的面积是极容易计算的. 注意第二个累加式的项比第一个累加式的少很多. 所以, 区域的行程表示法可以使区域面积的计算速度快很多, 这个特点对几乎所有的区域特征都适用.1. 4 划痕检测通过前面一系列的处理过后, 可以对感兴趣区域进行缺陷检测, 需要再次使用动态阈值分割操作来检测缺陷, 可以用中值滤波器来估计背景.中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个拎域中各点值的中值代替, 让周围的像素值接近的真实值, 从而消除孤立的噪声点. 方法是去某种结构的二维滑动模板, 将板内像素按照像素值的大小进行排序, 生成单调上升(或下降的为二维数据序列. 阈值分割的结果中含有噪声, 这并不是最后结果. 噪声的处理, 通过使用图像平滑来进行抑制. 1. 5 检测结果通过上述操作, 插座面板划痕检测基本结束, 由于在去除噪声的过程中, 所有少于4个像素的连通区域被看作噪声并被去除. 为了区分噪声和缺陷, 假设噪声是均匀分布的, 而同属一个划痕的缺陷是彼此靠近的, 因此, 可以通过膨胀将缺陷区域中小的缝隙闭合. 为了能够计算出连通区域, 必须定义合适两个像素应被视为彼此连通.以上便是本次检测过程, 通过上述操作, 就能65 洛阳师范学院学报2011年第2期2 检测过程详细实现2. 1 读入图像从指定目录中连续读入插座面板划痕图像的模板, 并对图像大小进行设置, 运行结果如图3所示, 使用LED 环形光直接暗视场照明所得插座面板划痕图.图3 插座面板划痕图2. 2 目标分割如图4所示, 划痕在黑色背景区域中显示为高亮, 但是插座面板的边缘以及插座面板平面部分中的4个内部正方形的边缘也是高亮的, 为了区分划痕与插座面板的边缘, 首先分割出亮的边缘区域. 然后从插座面板的区域中减去分割出的区域, 从而将划痕检测的感兴趣区域缩小到相减后的区域.图4 动态阈值操作结果2. 3 感兴趣区域提取通过以上处理, 下一步来确定需要检测的平面, 因此要对感兴趣区域进行提取. 需要从分割结果中去掉插座面板的亮边界和中间4个小的正方形的亮边界. 首先必须知道插座面板在图像中的方向和大小,为得到插座面板的方向和尺寸, 再次使用区域形态学分割出内部的4个正方形. 首先使用2次闭运算填充前面分割出的内部正方形边缘上的小空洞, 内部正方形边界上有缝隙. 闭运算的结果示于图.图5 图6图5分割区域的细节; 图6经过闭运算的结果, 缝隙成功闭合.至此, 划痕任在分割出的亮的边界区域中. 为了能够检测出划痕, 需要将划痕从分割结果中分离出来. 由于已知内部正方形的边界区域的形状, 可以使用合适的结构元素开运算去除划痕. 为此生成一个结构元素, 由二个轴平行的矩形组成, 代表内部正方形的两个对边.图7和图8为产生的两个结构元素. 当在合适的方向生成矩形时, 结构元素可以不作旋转. 但是需要根据方向变换矩形中心.图7 对应内部正方形边界上、下的结构元图8 对应内部正方形边界左、右的结构元图9 结构元素图图9是使用结构元图7和图8进行开运算的结果. 开运算可以用作模板匹配, 会返回输入区域内所有与结构元素相匹配的点.966 洛阳师范学院学报2011年第2期期待的, 结果含有内部正方形边界. 然而结果任含有插座面板部分外边界, 这是因为内正方形到插座面板边界的距离与内正方形的边长大小一样. 为了去掉为边界部分, 取开运算的结果和腐蚀后的插座面板区域交集.这样得到仅含有4个内部正方形边界的区域Reg i o nSquares . 最后要检查的表面就是插座面板区域与内正方形边界的差.在计算差值之前, 使用圆形结构元素对插座面板区域进行腐蚀以去除边界. 圆的半径为Border W i d th 与Bo r der T o lerance 的和, 这两个值都是事先定义的. 半径加上Border Tolerance 是为了检测时去掉与边界非常靠近的像素, 这些像素灰度会受到边界的影响, 可能被错误地判断缺陷. 同理, 代表内正方形边界区域也要膨胀一些. 如图10和图11显示得到的含有插座面板检测平面的感兴趣区域Re gionSurface . 注意插座面板白色边界和内正方形白色边界没有包含在区域中.图10 含有插座面板平面的感兴趣区域(黑色图11 感兴趣区域边界用白色叠加到原始图像上2. 4 划痕检测经过上面的处理, 现在可以对感兴趣区域进行缺陷检测了:再次使用动态阈值分割操作来检测缺陷, 此时可以用中值滤波器来估计背景. 基于已知的最大划痕宽度Scratch W idth M ax , 利用Scratch W i d th M ax 作为中值滤波器半径去除所有划痕. 由, 域, 可以容易地使用预先定义的ScratchGray D ifM f i n作为阈值分割. 图12(a 为动态阈值分割的结果, 如图所示, 结果中含有的噪声, 需要在后面处理中去除掉.(a 动态阈值分割结果以白色叠加到原始图像上,对比度已减小, 区域中有噪声.(b 去除(a 中小于4个像素的连通区域后的结果,并不是所有噪声都去掉了.(c 表面检测结果, 检测出的划痕以白色显示.图12 检测过程及检测结果图2. 5 检测结果在这种情况下, 所有少于4个像素的连通区域被看做噪声并被去除. 但是从图12(b 中可以看出并不是所有噪声都完全被去除了, 进一步提高阈值可能会同时去除部分不连续的缺陷区域. 为了区分噪声和缺陷, 假设噪声是均匀分布的, 而同属一个划痕的缺陷是彼此靠近的, 因此, 可以通过膨胀将缺陷区域中小的缝隙闭合.67 洛阳师范学院学报2011年第2期胀后的区域重新计算连通区域. 为了得到缺陷的原始形状, 取未膨胀前的原始区域与连通区域的交集. 注意交集运算不影响各成分的连通性, 于是, 通过膨胀仅增加了连通区域的轮廓. 最后选出所有比预定最小划痕大的区域. 最终显示结果显示于图12(c.3 结语本文从实际出发, 结合HALCON 软件, 完成基于机器视觉技术的插座面板划痕检测. 本文通过图像处理的过程包括预处理、分割、平滑、特征提取等. 最后检测出插座面板上面的缺陷, 并识别缺陷. 在整个过程中, 对插座面板图像做跟踪实验, 对各种不同的算法做出分析, 选取最合适的算法进行处理, 以保证算法的可靠性. 由于插座面板缺陷多种多样, 本文只是完成了比较简单的缺陷检测, 为达到功能的完善性, 应不断的增加检测其他缺陷类型的功能. 参考文献[1]李国辉, 苏真伟, 晏开华, 黄明飞. 可疑目标区域的机器视觉检测算法[J].四川大学学报(工程科学版 , 2010, (1 .[2]唐锐, 文忠波, 文广. 一种基于BP 神经网络的模糊P ID 控制算法研究[J].机电产品开发与创新, 2008, (2 .[3]姚迅, 李德华, 黄飞, 石永辉. 基于视觉注意机制的红外图像小目标检测方法[J].武汉大学学报(工学版 , 2006, (6 .[4]怎样更好地推广机器视觉技术[J].现代制造, 2008,(3 .[5]覃仁超. 基于机器视觉的图像识别技术应用[J].电气时代, 2006, (2 .[6]姆比, 罗四维, 须德. 使用反馈信号的竞争学习算法[J].北京交通大学学报, 1993, (4.[7]陈道佳, 陈兆仁. 基于神经网络的开关电器设计与算法[J].微计算机信息, 2004, (8 .[8]朱邦太, 杨晓宇, 张自强. BP 网络的一种泛化算法[J].洛阳工学院学报, 1998, (4.[责任编辑胡廷锋]The D etecti on of Surface D efect Based on M achine V isi on Technol ogyHE X iao li 1, SONG Yu2(1. Schoo l o f Co mputer Science , S ichuan U niversity o f Science &Eng i n eering , Z i g ong 643000, Ch i n a ; 2. Net w ork Adm inistrati o n, S ichuan U niversity o f Science &Eng i n eering , Z i g ong 643000, Ch i n a Abst ract :Th is paper i n troduces a surface defect on the research and testi n g . The detecti o n m ethod is to use LED ring li g h ts d irect light dar k fie l d positi v e w ay to extract the socket pane lscratch i m age . Specific process is the use of dyna m ic t h reshold segm entati o n i m age , and usi n g rad i o acti v e transfo r m ation , the reg i o na l characteristics o f t h e reg i o n extraction processing and connecti v ity techno l o g ies to detect t h e socket panel scratches . K ey w ords :m ach i n e v i s ion ; surface ; defect detection68 洛阳师范学院学报2011年第2期。
《2024年基于深度学习的绝缘子缺陷检测研究》范文
《基于深度学习的绝缘子缺陷检测研究》篇一一、引言随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，其在工业检测、医疗诊断、安全监控等领域的广泛应用，为绝缘子缺陷检测提供了新的解决方案。
绝缘子作为电力系统中不可或缺的组成部分，其性能的优劣直接关系到电力系统的安全稳定运行。
因此，准确、高效地检测绝缘子缺陷显得尤为重要。
本文将基于深度学习技术，对绝缘子缺陷检测进行研究，旨在提高检测效率和准确性。
二、深度学习在绝缘子缺陷检测中的应用深度学习作为一种机器学习的重要分支，其强大的特征提取能力和模式识别能力为绝缘子缺陷检测提供了新的思路。
通过构建深度神经网络模型，可以实现对绝缘子图像的自动学习和特征提取，从而实现对绝缘子缺陷的准确检测。
在绝缘子缺陷检测中，深度学习主要应用于图像处理和模式识别领域。
首先，通过深度学习技术对绝缘子图像进行预处理，包括去噪、增强、二值化等操作，以提高图像质量。
然后，利用深度神经网络模型对预处理后的图像进行学习和训练，提取出绝缘子表面的特征信息。
最后，通过模式识别算法对提取的特征信息进行分类和识别，从而实现绝缘子缺陷的检测。
三、绝缘子缺陷检测的深度学习模型构建针对绝缘子缺陷检测问题，本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型。
该模型采用多层卷积层和池化层对绝缘子图像进行特征提取和降维处理，然后通过全连接层对提取的特征进行分类和识别。
在模型训练过程中，采用批量梯度下降算法对模型参数进行优化，以提高模型的检测性能。
为了验证所提模型的性能，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，该模型能够有效地提取绝缘子表面的特征信息，并对不同类型的缺陷进行准确分类和识别。
同时，该模型具有较高的检测速度和较低的误检率，为绝缘子缺陷检测提供了有效的解决方案。
四、实验与分析为了验证所提模型的性能，我们采用了实际拍摄的绝缘子图像进行了实验。
首先，我们对图像进行了预处理操作，包括去噪、增强等。
然后，将预处理后的图像输入到深度学习模型中进行学习和训练。
《多类型表面缺陷机器视觉检测方法研究》札记
《多类型表面缺陷机器视觉检测方法研究》读书记录目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状及发展动态 (3)二、机器视觉检测基本原理 (4)2.1 机器视觉检测定义及分类 (6)2.2 机器视觉检测系统组成 (7)2.3 机器视觉检测技术发展趋势 (9)三、多类型表面缺陷检测方法研究 (10)3.1 常见表面缺陷类型及特点 (11)3.2 基于图像处理的技术方法 (13)3.2.1 图像预处理 (14)3.2.2 特征提取与选择 (16)3.2.3 缺陷分割与识别 (17)3.3 基于深度学习的技术方法 (18)3.3.1 深度学习模型选择与构建 (20)3.3.2 深度学习模型训练与优化 (21)3.3.3 深度学习模型应用与验证 (23)3.4 融合多种技术的综合检测方法 (24)四、实验设计与结果分析 (25)4.1 实验材料与参数设置 (27)4.2 实验过程与方法 (28)4.3 实验结果与分析 (30)4.3.1 性能评估指标 (30)4.3.2 结果对比与讨论 (31)五、结论与展望 (32)5.1 研究成果总结 (33)5.2 存在问题与不足 (35)5.3 未来发展方向与展望 (36)一、内容概括本篇读书笔记主要概述了《多类型表面缺陷机器视觉检测方法研究》一书的主要内容。
该书深入探讨了在复杂多变的生产环境中，如何利用机器视觉技术高效、准确地检测出各类表面缺陷。
书中详细分析了不同类型表面缺陷的特征，以及这些特征对检测精度和效率的影响。
在研究方法上，该书采用了多种先进的机器视觉技术，包括图像处理、模式识别、深度学习等，以实现对不同类型表面缺陷的自动识别和分类。
书中还讨论了如何优化算法性能，提高检测速度，以满足工业生产中对实时性和准确性的高要求。
该书还关注了在实际应用中可能遇到的挑战，如数据质量、模型泛化能力、设备稳定性等问题，并提出了相应的解决方案。
低压铸造轮毂缺陷X射线检测系统的原理及应用
低压铸造轮毂缺陷X射线检测系统的原理及应用发布时间：2022-08-16T06:36:33.779Z 来源：《城镇建设》2022年7期作者：皮昌鹏[导读] 轮毂是车辆的重要部件,对车辆的安全性起着关键性的影响。
皮昌鹏重庆工业设备安装集团有限公司无损检测分公司，重庆 400051摘要:轮毂是车辆的重要部件,对车辆的安全性起着关键性的影响。
所以,要保证生产中的产品质量,有必要对生产中零件进行检测。
目前常见的X射线检查方式有自动检测和人工检测。
大多数厂家都采用人工检测方式进行。
该方式主观性较强,但可信度低,且智能化程度较低。
而且现有的铸造轮毂自动检测系统工作繁琐,测量速度慢。
对几何结构较复杂的轮毂来说,很易产生评价偏差和错误。
关键词:低压铸造，轮毂，X射线，监测系统，现状分析.一、引言随着民众生活水平的改善、制造业的蓬勃发展以及交通运输业的高速建设,对车辆的需求量逐渐增大，汽车运输一直是运输业最主要的交通工具。
在发达国家,虽然汽车货运占有了其他交通工具的百分之九十以上,但汽车安全性却不如其他交通工具。
因轮毂毂质量问题而造成的路面事故也逐渐增多。
汽轮毂毂作为车辆的主要部件,对车辆安全性起着关键性影响。
目前,车辆轮毂主要是轻，高成形的轮毂均采用了高强度铝合金轮毂,达到了低能源、轻化的要求。
在汽车铝合金轮毂的铸造过程中,降低了压铸效率的原因也不少。
产品出现气孔缩孔的问题。
轮毂如果存在问题,会严重损害车辆的安全性。
为保证轮毂的品质,轮毂需要在生产后加以检验。
目前,无损检测技术在汽车行业已经获得了普遍的运用。
常见的无损检测手段包括X射线检验涡流分析、超声波检查、磁粉检查等。
用来检查汽车铝合金铸造的内在问题,一般使用的X射线成像技术。
和其他技术比较,它具备了成像速度快、成本低的特性,能更清晰的表现铸造结构。
所以,可以应用于对产品铸造内部缺陷的检查。
采用X射线检查,能够更有效判断产品质量。
一旦下道工序还没有开始,就能够更准确检测合格产品。
图像分割的阈值法综述
图像分割的阈值法综述引言图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在将图像分割成不同的区域或对象。
阈值法是一种常用的图像分割方法，具有算法简单、运算量小、易于实现等优点，因此在工业、医学、军事等领域得到了广泛的应用。
本文将对图像分割的阈值法进行综述，介绍其概念、优缺点、应用现状和发展趋势。
文献综述阈值法是一种基于像素值的图像分割方法，通过设置一个阈值，将像素值划分为不同的类别。
早在1979年，阈值法就已被提出并应用于图像分割领域。
随着技术的发展，各种阈值法模型不断涌现，包括线性阈值法、非线性阈值法、自适应阈值法等。
线性阈值法是最早的一种阈值法，通过将像素值线性地映射到阈值上，将图像分割成两个或多个区域。
常用的线性阈值法包括Otsu’s方法、Mean-Shift方法等。
非线性阈值法则通过非线性映射关系，更加精确地描述像素值的分布情况。
常用的非线性阈值法包括Gamma变换、正态分布模型等。
自适应阈值法则根据图像的局部特征，自适应地设置阈值，以提高图像分割的准确性。
常用的自适应阈值法包括局部阈值法、区域生长法等。
此外，还有基于深度学习的阈值法，如卷积神经网络（CNN）等，通过训练模型学习图像特征，实现更加精确的图像分割。
研究现状目前，阈值法在图像分割中的应用已经非常广泛。
在图像去噪方面，阈值法可以有效地区分噪声和图像信号，从而实现图像的降噪。
在图像降维方面，阈值法可以通过对像素值进行聚类，将图像转换为低维特征表示，从而加速图像处理速度并减少计算复杂度。
然而，阈值法也存在一些局限性。
首先，阈值法的性能对阈值的选择非常敏感，如果阈值选择不合适，可能会导致图像分割效果不佳。
其次，阈值法只能处理静态的图像，对于动态的图像处理效果较差。
此外，对于复杂背景和遮挡等干扰因素，阈值法也难以实现准确的图像分割。
实验设计与结果分析为了验证阈值法在图像分割中的效果，我们设计了一系列实验。
首先，我们选取了不同类型的图像，包括自然场景、人脸、医学影像等，使用不同的阈值法进行分割实验。
动态阈值
二值化阈值自动选取方法1．双峰法双峰法的原理及其简单：它认为图像由前景和背景组成，在灰度直方图上，前后二景都形成高峰，在双峰之间的最低谷处就是图像的阈值所在。
根据这一原理，我们给出了它的实现，部分代码如下（Pascal语言描述，以下同）：//intPeak、intPeak2、intValley：峰值和直方图值//intIndx:：相应的灰度值intPeak,intIndx,intPeak2,intIndx2,intValley,intValleyIndx:integer;//初始双峰值intPeak:=0;intPeak2:=0;//取得第一峰值for intLoop:=0 to 255 doif intPeak<=intGrayLevel[intLoop] thenbeginintPeak:=intGrayLevel[intLoop];intIndx:=intLoop;end;//取得第二峰值for intLoop:=0 to 255 doBeginif (intPeak2<=intGrayLevel[intLoop]) and (intLoop<>intIndx) thenbeginintPeak2:=intGrayLevel[intLoop];intIndx2:=intLoop;endend;//取得双峰之间的谷值intValley:=intSize;if intIndx2<intIndx thenfor intLoop:=intIndx2 to intIndx doif intValley>intGrayLevel[intLoop] thenbeginintValley:=intGrayLevel[intLoop];intValleyIndx:=intLoop;end;从分割的效果来看，当前后景的对比较为强烈时，分割效果较好；否则基本无效。
2．迭代法迭代法是基于逼近的思想，其步骤如下：1．求出图象的最大灰度值和最小灰度值，分别记为ZMAX和ZMIN，令初始阈值T0=(ZMAX+ZMIN)/2；2．根据阈值TK将图象分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度值ZO和ZB；3．求出新阈值TK+1=(ZO+ZB)/2；4．若TK=TK+1，则所得即为阈值；否则转2，迭代计算。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。