高速圖像處理技術(shù)定位器坡度檢測(cè)系統(tǒng)

車牌識(shí)別是一項(xiàng)以數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、人工智能等多門學(xué)科為基礎(chǔ),對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像進(jìn)行分析,得到每輛汽車唯一的車牌號(hào)碼的技術(shù),是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一,應(yīng)用十分廣泛。本文設(shè)計(jì)了一種車牌識(shí)別系統(tǒng),此系統(tǒng)是在利用matlab圖像處理技術(shù)與模式識(shí)別中的模板匹配法識(shí)別出車牌號(hào)碼。此車牌識(shí)別系統(tǒng)經(jīng)多組實(shí)驗(yàn)測(cè)試,能識(shí)別出一般車輛的車牌號(hào)碼。

電梯門系統(tǒng)作為電梯中的門戶,其更好的安全性,智能性一直是研究人員追求的.系統(tǒng)采用了arm9高速處理器,運(yùn)用圖像處理技術(shù)對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè),當(dāng)電梯門完全打開(kāi)或即將關(guān)閉時(shí),實(shí)時(shí)地檢測(cè)電梯門間區(qū)域范圍內(nèi),當(dāng)有動(dòng)態(tài)目標(biāo)出現(xiàn)并向轎廂方向移動(dòng)時(shí),迅速發(fā)出信號(hào)給電梯主控制器,使之發(fā)出相應(yīng)的信號(hào),通過(guò)控制門機(jī),阻止電梯門的關(guān)閉.實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明:所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,適應(yīng)性和準(zhǔn)確性都基本滿足要求,具有較大的實(shí)用價(jià)值.

研究目的:高速鐵路接觸網(wǎng)與受電弓關(guān)系直接影響到運(yùn)營(yíng)安全。接觸網(wǎng)是通過(guò)接觸線和定位器與受電弓相互作用,它們的動(dòng)靜態(tài)空間位置、相互作用力是確保弓網(wǎng)性能的關(guān)鍵。本文對(duì)定位器坡度、接觸網(wǎng)在直線和曲線的拉出值、第一吊弦點(diǎn)位置設(shè)置及之間的相互關(guān)系進(jìn)行詳細(xì)研究,為高鐵接觸網(wǎng)設(shè)計(jì)優(yōu)化提供參考。研究結(jié)論:(1)定位器坡度與導(dǎo)線張力、第一吊弦點(diǎn)位置、拉出值、跨距、定位器及定位線夾重量、曲線半徑及外軌超高等因素有關(guān);(2)在接觸網(wǎng)其它主要設(shè)計(jì)參數(shù)一定的情況下,時(shí)速300km/h及以上高速鐵路接觸網(wǎng)定位器坡度直線區(qū)段按不小于8°控制,曲線區(qū)段按最小不小于6°、最大不大于16°控制是合理的;(3)直線和半徑較大曲線區(qū)段接觸網(wǎng)拉出值±200mm、第一吊弦距定位點(diǎn)5m對(duì)保證定位器坡度是合適的參數(shù)選擇,可指導(dǎo)工程設(shè)計(jì)。

1 1 圖像處理器 圖像處理器分別有3個(gè)系類圖像分割器(qt-fg401v，qt-fg601v，qt-fg901v，qt-fg1601v)，圖像 拼接器(qt-pj0606，qt-pj0416)，圖像處理器(qt-pj2727) 圖像分割器(qt-fg401v，qt-fg601v，qt-fg901v，qt-fg1601v) n（4,6,9,16）畫面分割器是一款新型dsp數(shù)字圖像處理控制設(shè)備，它采用微處理(mcpu)控制技術(shù)和 數(shù)字圖像處理(dsp)技術(shù)，將4個(gè)視頻圖像經(jīng)過(guò)處理后同時(shí)顯示在同一個(gè)監(jiān)視畫面上。不僅有利于安防監(jiān) 控系統(tǒng)視頻圖像的集中管理和局部監(jiān)控，也減少了電視墻上監(jiān)視器的數(shù)量，降低了工程的成本。適合平安 城市、體育場(chǎng)館、大型指揮中心等場(chǎng)合。 n畫面全實(shí)時(shí)顯示，時(shí)間、日期顯示，攝像機(jī)名稱顯示，真正全雙工遙控操作，回放、錄像、實(shí)時(shí)監(jiān)

通過(guò)建立corex熔化氣化爐的對(duì)稱半體冷態(tài)模型,利用高速攝影的手段跟蹤示蹤顆粒,得到觀察面板處風(fēng)口回旋區(qū)域的顆粒運(yùn)動(dòng)信息.通過(guò)對(duì)大量顆粒運(yùn)動(dòng)信息的處理得到風(fēng)口回旋區(qū)的顆粒速度標(biāo)量場(chǎng),將其與目測(cè)結(jié)果對(duì)比,確定0.15m/s以內(nèi)的顆粒速度標(biāo)量場(chǎng)為風(fēng)口回旋區(qū)域.本研究結(jié)果可為corex熔化氣化爐及高爐等的理論研究或數(shù)學(xué)模擬提供準(zhǔn)確的邊界條件.

基于FPGA圖像處理技術(shù)在鋼板表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用

紅外成像技術(shù)采用非接觸式檢測(cè)方法,對(duì)結(jié)構(gòu)表面進(jìn)行實(shí)時(shí)、快速大面積掃描探測(cè),作為無(wú)損探測(cè)領(lǐng)域一項(xiàng)新的技術(shù)在建筑工程中得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。但是,這種檢測(cè)技術(shù)的一個(gè)重要問(wèn)題是受到環(huán)境條件的約束,使得缺陷部位顯示不明顯,通過(guò)圖像處理等手段使得建筑缺陷突出,并能自動(dòng)計(jì)算出缺陷部位的面積;實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)取樣檢測(cè)表明,該檢測(cè)方法具有非接觸大面積檢測(cè)、響應(yīng)速度快、檢測(cè)精度高、自動(dòng)化程度高和對(duì)環(huán)境要求低等優(yōu)點(diǎn)。

摘要：本文介紹了數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別在交通的應(yīng)用領(lǐng)域及其重要意義，詳 細(xì)闡述了利用數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別技術(shù)的原理和方法，并在此基礎(chǔ)上研究了 交通檢測(cè)系統(tǒng)的算法和模型，通過(guò)本文的研究，初步探索了數(shù)字圖像處理與模式 識(shí)別在交通檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用途徑和方法，為以后進(jìn)一步的實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字圖像的 交通檢測(cè)系統(tǒng)的打下了基礎(chǔ) 目錄 前言...........................................................................................................................................................1 1交通檢測(cè)系統(tǒng)概述.............................................................

圖像處理的方式在20世紀(jì)50年代的時(shí)候便開(kāi)始出現(xiàn),最初的目的是改善圖像的質(zhì)量,將低質(zhì)量的圖像經(jīng)過(guò)處理、復(fù)原、編碼等轉(zhuǎn)換成高質(zhì)量的圖像再輸出。圖像處理技術(shù)在不斷的發(fā)展和科技進(jìn)步的變化帶來(lái)的多方面應(yīng)用,計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)逐漸取代了最初的圖像處理技術(shù)。

對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)在織物花型與結(jié)構(gòu)識(shí)別的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了探討,著重對(duì)機(jī)織物、針織物花型與結(jié)構(gòu)識(shí)別中所運(yùn)用的圖像處理、圖像識(shí)別方法進(jìn)行了闡述。指出幾種常用方法和它們的優(yōu)缺點(diǎn),對(duì)幾種圖像理解與識(shí)別的方法在織物花型、結(jié)構(gòu)識(shí)別中的應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。

基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的LiDAR數(shù)據(jù)建筑物提取

數(shù)字圖像處理技術(shù)在建筑物準(zhǔn)直領(lǐng)域的應(yīng)用 摘要：隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，它在工業(yè)測(cè)量領(lǐng)域得到了越來(lái)越多的應(yīng)用。本文介紹了在建 筑物準(zhǔn)直測(cè)量過(guò)程中數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)，并對(duì)其處理系統(tǒng)作了簡(jiǎn)要的闡述，就其更精確的處理 改進(jìn)做了展望。 關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像；視頻處理；準(zhǔn)直 buildingalignmentbasedondigitalimageprocessing abstract:withthedevelopmentofdigitalimageprocessingtechnology,itisusedmuchmorewidelyin engineeringsurveyarea.itintroducesthebasicstructureofthedigitalimageprocessingsysteminbuildin

介紹了geopiv圖像處理技術(shù)的基本原理,對(duì)比分析了其改進(jìn)算法geopiv-rg,并通過(guò)一組邊坡模型試驗(yàn)運(yùn)用geopiv-rg圖像處理技術(shù),分析得到了較為理想的邊坡位移云圖和等值線圖,展示了邊坡變形破壞演化過(guò)程。

為實(shí)現(xiàn)圖像處理技術(shù)在表面缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用,取代傳統(tǒng)人工檢測(cè)的方式,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套五金件表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng),研究了鍍鎳五金件表面圖像在線處理算法,包括邊緣檢測(cè)算法、位置修正算法、標(biāo)定算法和檢測(cè)算法,實(shí)現(xiàn)了五金件表面缺陷視覺(jué)檢測(cè).同時(shí)提出一種閾值反饋算法,用實(shí)際缺陷值反饋驗(yàn)證理論缺陷值,最終得到可靠的缺陷閾值,判斷表面缺陷.該檢測(cè)系統(tǒng)可進(jìn)行多表面多工位的運(yùn)動(dòng)工件同步獨(dú)立檢測(cè).

對(duì)于鐵路貨車車號(hào)的特征,本文給出了一種基于圖像處理的鐵路貨車車號(hào)定位與識(shí)別方法。其先是對(duì)車號(hào)位置圖像實(shí)現(xiàn)預(yù)處理并粗定位出車號(hào)位置,接著應(yīng)用改進(jìn)的soble算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)與投影法以及鐵路貨車車號(hào)先驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合對(duì)車號(hào)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)了精準(zhǔn)定位,最終應(yīng)用模板匹配法快速實(shí)現(xiàn)了對(duì)車號(hào)的識(shí)別。最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,這一方法對(duì)鐵路貨車各類車型車號(hào)區(qū)域定位以及識(shí)別都有著很高的準(zhǔn)確率。

本文主要論述計(jì)算圖像處理技術(shù)在非織造布質(zhì)量檢測(cè)和控制上的運(yùn)用,并對(duì)計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的在線檢測(cè)進(jìn)行了可行性分析和論證,為非織造布在線檢測(cè)在線自動(dòng)檢測(cè)的可實(shí)現(xiàn)性提供了理論依據(jù)。這種信息與過(guò)程控制的結(jié)合是一種開(kāi)放式的系統(tǒng)技術(shù)、也是數(shù)據(jù)庫(kù)和系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化的發(fā)展產(chǎn)物。也闡述了非織造布的結(jié)構(gòu)特性檢測(cè)方法的發(fā)展趨勢(shì)。

在國(guó)內(nèi)外對(duì)圖像識(shí)別軟件研究成果的基礎(chǔ)上,運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù),設(shè)計(jì)了能夠檢測(cè)pcb斷路短路缺陷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。

采用ccd攝像頭連續(xù)采集非織造纖維網(wǎng)中單根纖維的透射光投影圖,再采用中值濾波去除噪聲.利用canny邊緣檢測(cè)算法提取纖維的兩側(cè)邊緣線,曲線擬合得到纖維的傾角.根據(jù)纖維傾角與纖維水平或豎直寬度的關(guān)系得到纖維的直徑.并對(duì)纖維直徑的分布情況進(jìn)行了初步分析.

本文介紹了一種基于圖像處理的電梯鋼絲繩檢測(cè)系統(tǒng),其組成部分有ccd工業(yè)攝像頭、圖像采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊以及上位機(jī)。系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)上通過(guò)以dsp芯片為核心,實(shí)現(xiàn)對(duì)電梯鋼絲繩圖像的采集與傳輸功能;并結(jié)合圖像處理技術(shù),采用visualc++設(shè)計(jì)上位機(jī)軟件,完成對(duì)電梯鋼絲繩圖像的缺陷判斷。本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的鋼絲繩缺陷識(shí)別,解決了原來(lái)人工檢測(cè)中效率低、漏檢多等問(wèn)題,而且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,成本較低,操作簡(jiǎn)便。

《數(shù)字圖像處理》課程設(shè)計(jì) 班級(jí)________計(jì)科11203班________ 姓名_____張琳琳________ 學(xué)號(hào)___1104685003_________ 任課老師______李敏__________ 課程設(shè)計(jì)任務(wù)書 一、任務(wù)要求 （1）實(shí)現(xiàn)圖像處理的基本操作 學(xué)習(xí)使用matlab圖像處理工具箱，利用imread（）語(yǔ)句讀入圖像，例如 image=imread（flower.jpg），對(duì)圖像進(jìn)行顯示(如imshow（image）)和保存。 學(xué)習(xí)使用cimg類，調(diào)用類成員函數(shù)attachfromfile加載位圖，savetofile 保存位圖到文件。 （2）圖像處理算法的實(shí)現(xiàn)與顯示 1、圖像點(diǎn)運(yùn)算算法設(shè)計(jì) a)灰度對(duì)數(shù)變換 b)分段線性變換 c)灰度域值變換 d)直方圖均衡化 2、圖像平滑算法的設(shè)計(jì) a)高斯平滑 b)

依據(jù)圖像處理的基本理論,以煤礦污水的顆粒濃度為設(shè)計(jì)思想,提出一種基于圖像處理的煤礦污水顆粒濃度檢測(cè)的方法,通過(guò)對(duì)煤礦污水的圖像采集、預(yù)處理、灰度圖二值化處理,再借助計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別煤礦污水的顆粒濃度,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)煤礦污水的監(jiān)控.