【摘 要】
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传统分割检测技术受到船舶焊缝图像质量的影响,存在分割检测效果差的问题,为此提出基于机器视觉的船舶焊缝图像缺陷分割检测技术研究。采用机器视觉系统对图像模糊化处理,得到二维船舶焊缝图像模型;通过度量船舶焊缝图像的缺陷特征,描述了船舶焊缝图像像素与完整图像之间的对比度关系;提取出船舶焊缝图像的缺陷特征,基于船舶焊缝原始图像的变换,组合重构船舶焊缝图像的二值部分;通过描述船舶焊缝图像缺陷的像素,验证了船舶
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传统分割检测技术受到船舶焊缝图像质量的影响,存在分割检测效果差的问题,为此提出基于机器视觉的船舶焊缝图像缺陷分割检测技术研究。采用机器视觉系统对图像模糊化处理,得到二维船舶焊缝图像模型;通过度量船舶焊缝图像的缺陷特征,描述了船舶焊缝图像像素与完整图像之间的对比度关系;提取出船舶焊缝图像的缺陷特征,基于船舶焊缝原始图像的变换,组合重构船舶焊缝图像的二值部分;通过描述船舶焊缝图像缺陷的像素,验证了船舶焊缝图像的缺陷;结合船舶焊缝图像的表决图构建,实现了船舶焊缝图像缺陷的分割检测。测试结果表明,基于机器视
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手势识别在人机交互领域具有重要作用。利用肤色检测算法对手势图像进行分割处理,基于轻量级卷积神经网络MobileNetV2,自建数据集训练,通过迁移学习,建立适用于移动设备的手势识别模型。
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X射线成像系统由X射线像增强器、CCD相机、镜头组成。本文分析总结了各组件中随机噪声和固定不均匀性对成像质量的影响,提出了成像系统校正方法。比较系统校正前后的成像质量,结果表明,校正后的成像系统非均匀性得到了有效修正,并且提高了图像对比度。
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