Анализ влияния условий съемки на порог бинаризации. Построение алгоритма автоматического определения порога бинаризации на основе анализа гистограммы распределения яркостей точек изображения. Подготовка изображения к распознаванию дефектов структуры.
При низкой оригинальности работы "Разработка методов для распознавания дефектов структуры с использованием изображения поверхности паковок", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
В статье рассмотрен вопрос разработки методов использования изображения поверхности паковок для распознавания дефектов структуры. Установлено, что поскольку разрыв изображения может привести к нарушениям в работе алгоритмов распознавания образа нити, то использование сглаживающих фильтров при предварительной обработке изображения нецелесообразноФормирование текстильных паковок высокого качества предполагает обеспечение оптимальной структуры намотки. Оценить эффективность работы таких механизмов и качество намотки в целом можно только на основе анализа взаимного расположения витков в готовой паковке. съемка бинаризация изображение дефект Созданная система обладала рядом существенных недостатков, основным из которых надо признать жесткую привязку к одному типу паковок и необходимость вращения паковки, что не позволяло проводить анализ с достаточно большой скоростью. Развитие вычислительной техники позволило создавать системы анализа параметров структуры намотки, основанные на методах распознавания образца [6, 7]. Используемые в этой работе решающие правила не позволяли анализировать взаимное расположение отдельных нитей, наличие жгутовых образования в теле паковки устанавливалось по отклонениям формы намотки на отдельных диаметрах.Анализ влияния условий съемки на порог бинаризации показал, что для получения приемлемого качества изображения нельзя установить фиксированное значение порога. При высоком пороге бинаризации шумы могут практически отсутствовать, но пиксели, изображения нити частично утрачиваются (количество пикселей, принадлежащих нити может уменьшиться в 2-20 раз). Этот параметр должен зависеть от размера изображения, однако в задаче распознавания структуры намотки анализируемый фрагмент изображения может оставаться постоянным, а поэтому количество пикселей изображения после обработки можно зафиксировать на постоянном уровне. По гистограмме выбирается порог, при котором после бинаризации останется заданное количество наиболее ярких точек. 5, а приведено изображение, для которого этот параметр равен 1000 пикселей, что соответствует порогу бинаризации, равному 165 (в градациях серого).Сравнение двух последующих кадров при видеосъемке формируемой бобины позволяет выделить изображение наматываемой нити.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
