基于图像处理的除氧器焊接质量检测方法.pdf
一吃****永贺
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基于图像处理的除氧器焊接质量检测方法.pdf
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及基于图像处理的除氧器焊接质量检测方法,包括:获取灰度图像中的多个正常灰度列和异常灰度列;获取每行像素点的标准灰度值;获取每个异常灰度列中每个像素点的灰度值与该像素点所在行像素点的标准灰度值的差值得到缺陷像素点的连续序列;获取穿透缺陷的种子像素点;获取凹陷缺陷的种子像素点;根据穿透缺陷的种子像素点和凹陷缺陷的种子像素点进行区域生长得到穿透缺陷区域和凹陷缺陷区域,根据穿透缺陷区域和凹陷缺陷区域的面积得到焊缝质量。本发明提高了焊缝区域的缺陷区域分割的准确性。
基于图像处理的焊接缺陷特征提取与焊接质量分析方法.pdf
本发明公开了一种基于图像处理的焊接缺陷特征提取与焊接质量分析方法。本发明的方法包括如下步骤:S1.对黑白相机获取的灰度图像进行图像增强;S2.根据工件类型和焊接区域类型,设计工件背景分割卡,对增强后的图像进行背景分割,剔除背景对后续图像处理的影响;S3.根据焊洞的特征设计提取算法,获得焊接缺陷的形态和面积信息,分析焊洞的大小情况,对焊洞的不合格程度进行自动分级。该方法将图像增强,背景分割,二值化处理和轮廓提取等图像处理技术成功运用于实际的焊接场景中,有效地提取出了焊接后工件中的焊接缺陷特征并计算出缺陷面积
一种基于图像处理的焊接质量评估方法.pdf
本发明涉及图像处理领域,具体涉及一种基于图像处理的焊接质量评估方法。采集焊接完成后的工件表面灰度图像;获取工件表面灰度图像中每个像素点的邻域像素点,获取每个像素点的聚集性;并将聚集性大于第一阈值的像素点作为初始聚类中心点;对工件表面灰度图像分别进行不同尺度的高斯采样,获取每个初始聚类中心点在每个尺度下的模糊程度;获取每个初始聚类中心在每个尺度下的权重;对初始聚类中心进行筛选,得到多个最终聚类中心;根据多个最终聚类中心对工件表面灰度图像进行聚类,获取工件表面灰度图像中的缺陷区域。本发明通过自适应选取图像中的
基于图像处理技术的钢结构焊接裂纹缺陷检测方法.pdf
本发明公开了一种基于图像处理技术的钢结构焊接裂纹缺陷检测方法,涉及人工智能领域。主要包括:通过对采集到的焊缝表面图像进行处理得到第三图像,分别对第三图像中像素点的聚类后得到的各类别进行PCA,以获得各类别的近圆边缘概率并将近圆边缘概率小于预设第一阈值的类别保留,分别获得各保留后类别对应的方向向量,将相似度大于预设第二阈值的类别进行合并得到焊缝区域以获得裂纹区域,最终获得各裂纹区域的差异程度以确定裂纹区域中裂纹的实际深度。本发明实施例中焊缝裂纹缺陷检测过程无需人为干预,避免了繁琐的操作过程,提高了对于焊缝裂
基于图像处理的眼球检测方法.pdf
本发明提供基于图像处理的眼球检测方法,其特征在于,按以下步骤进行:步骤一:人脸识别,对加载的图像进行人脸检测,并提取检测后的人脸的图像;步骤二:眼睛识别,在人脸图像中进行人眼检测,并提取两个眼睛的图像;步骤三:检测图像是否为彩色,如果是,对彩色图像进行灰度转换,如果否,进行步骤四;步骤四:采用Gamma校正方法对图像进行灰度值调整;步骤五:提取眼球中黑色部分的图像;步骤六:通过眼球黑色部分图像的轮廓,对黑色部分的中心位置进行定位;步骤七:根据原图中眼球黑色部分中心位置,将眼球的黑色部分变换到原图中,并将其