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关键词： 金相图   晶粒度评估   图像分割   深度学习   图像处理  

摘要： 通过综合应用深度学习与图像处理技术,对金相图像中晶界进行分割与修复,为晶粒度的准确评级提供基础。首先,通过采集并人工标注多样化的金相图像样本,利用U-net模型结合数据增强和合理的切割策略,提升模型的泛化能力和鲁棒性。其次,采用封闭晶界的数据集,增强模型的预测能力。第三,提出晶界匹配像素准确率这一新的评估指标,有效衡量了模型对晶界预测的准确性。此外,采用图像处理技术对提取到的晶界进行修复,进一步提高晶界线的完整性和连续性。这些方法的综合应用不仅提高了金相图像晶界分割的准确度,而且为材料微观结构的表征与性能评估提供了一种高效的技术手段。

关键词： 公路隧道   深度学习   数字图像处理   KNN算法   围岩分级  

摘要： 针对勘察设计阶段判别的隧道围岩等级与施工过程中实际揭露的围岩情况不符的问题,提出一种以隧道施工期实际揭露的围岩为研究对象的智能动态分级方法。首先,依托甘肃省渭武高速公路木寨岭隧道工程,利用单反相机采集掌子面图像,基于深度学习Res Net18网络设计T-Res Net模型,进行掌子面围岩图像特征定性识别分类;然后,利用数字图像处理技术定量识别、提取节理裂隙特征参数,进而确定掌子面完整性指标;最后,结合岩石坚硬程度、岩体完整程度、主结构面产状、地下水发育状况、初始地应力、节理延展性6个指标建立围岩分级指标体系,并采用特征加权KNN(K-nearest neighbor)算法模型实现隧道围岩智能动态分级。研究结果表明:1)T-Res Net模型在节理裂隙测试集的准确率达到83.23%,在地下水测试集的准确率达到92.86%,可以实现围岩特征的有效识别与精确分类;2)使用机器视觉方法处理现场围岩图像,可快速提取岩体完整性系数和地下水发育情况,实现现场智能化高效分析;3)KNN智能动态分级方法在依托工程具有良好的适用性和较高的准确性,可有效实现隧道施工过程中的围岩动态分级。

关键词： 摄影测量技术   数字图像处理   地质灾害监测  

摘要： 地质灾害监测作为工程地质领域的关键研究内容,对于预防和应对自然灾害至关重要。本研究聚焦于摄影测量技术在地质灾害监测中的应用,通过数字图像处理技术对传统摄影测量法进行改良,显著提升了其应用效果。首先,本文阐述了摄影测量技术的基本原理及其在地质灾害监测中的应用方法。随后,构建了一个基于数字图像处理的摄影测量模型,并设计了相应的算法。通过实地采集地质灾害图像数据,我们利用该模型进行了模拟测量。实验结果表明,与传统方法相比,新模型在地质灾害监测与预测方面具有更高的准确性和效率。这一研究为地质灾害预防和控制提供了新的技术手段,具有重要的实际应用价值。

关键词： 工科类课程   耕读文化   数字图像处理   案例设计   组织实施  

摘要： 加强和改进涉农高校耕读教育是南京农业大学工科类专业课程和耕读文化结合与实践融合建设的新理念,也是新时代党和国家对涉农高校课程建设的新要求。为促进耕读教育落地落实,南京农业大学有效开展耕读教育,注重教育引领,加强教师队伍建设,营造耕读文化氛围,完善相关条件保障,着力培养有思想、爱劳动、能创新的高素质劳动者。该文以数字图像处理课程为例,介绍农业院校工科类专业课程与耕读教育的结合与实践,使耕读文化贯穿于教学的各个环节,实现专业课知识体系和耕读文化的有机统一。

关键词： 数字图像处理   车身检查   人机协同   自动视觉检查  

摘要： 自动喷漆过程后车身表面的小缺陷是目前汽车行业质量控制面临的最大问题之一。利用图像处理技术可以实现一种新的检测方法,并确保整个区域得到检查。处理方法是基于局部定向模糊方法的图像背景提取方法和修改后的图像对比度增强,从而能够检测整个照明区域的缺陷。此外,还可以使用多级结构进行多次处理,该系统已四川成都的大众工厂的生产线上试运行。这里将展示对性能的完整分析,以及证明稳健性和可靠性的几个测试。

关键词： “数字图像处理”课程   前沿技术   案例化教学   教学研究  

摘要： 随着科技的不断进步,数字图像处理领域不断创新,涌现新技术,导致“数字图像处理”课程出现了教学内容滞后的问题。在新工科背景下,防灾科技学院教学小组建立了一个数字图像前沿应用技术教学案例库,通过数字图像科研论文阅读与分享,迭代性地整理并更新实践教学案例,同时采用案例化驱动教学模式,为学生提供具有评估标准的实践任务。这种案例化教学模式有助于激发学生的学习兴趣,使学生开拓眼界,并确保学生对专业前沿技术有深入地理解和掌握。

关键词： 大空隙沥青混凝土   压实程度   空隙特征   数字图像处理  

摘要： 为探究不同压实状态下的大空隙沥青混凝土空隙特性,揭示沥青混凝土内部空隙演化行为,基于CT和数字图像处理技术,对沥青混合料的欠压状态、标准压实状态和超压状态的空隙长宽比、空隙率、空隙数量、等效直径等参数进行研究。结果表明:空隙长宽比和等效直径可以较好地表征空隙形状;截面面积、空隙率和空隙数量对空隙的空间分布有较好的描述。随着压实程度的不断增强,其内部的空隙面积和长宽比逐渐减小,空隙数量逐渐增大,空隙等效直径逐渐减小,空隙更加细化,分布更加均匀。

关键词： 变形测试   数字图像处理   数字图像相关   Canny检测   Zernike矩  

摘要： 数字图像处理(DIP)技术在机械制造和自动化工程等领域用于工厂化精确尺寸测量,其特点包括非接触、高速、高精度、低成本。而数字图像相关(DIC)技术可实现工程结构的亚像素级非接触实时形变测试。研究验证了DIP算法在工程结构位移测量的可行性。引入Canny和Zernike矩两种边缘识别算法,通过对粘贴于测试点的特定图案靶标进行边缘检测,对检测结果进行几何学拟合实现亚像素定位,对比不同时刻的靶标位置,从而获得结构位移时间变化。通过模拟试验、实验室试验和实桥试验,比较了基于DIP形变测试算法和DIC形变测试算法的精度、速度和误差。研究表明,基于DIP的结构形变测试在模拟试验中精度可达0.1 pixel,实验室条件下可达0.1 mm。Canny和Zernike矩算法的精度相近,低于DIC算法;DIC算法子集扩大时计算速度显著降低。Canny和DIC算法速度明显快于Zernike矩算法,通过CUDA并行加速,Zernike矩算法速度与小子集的DIC算法和Canny算法相当。在实桥试验中,DIC算法测试误差小于0.05 mm,精度最高;Canny和Zernike矩算法精度可达亚毫米级,适用于某些工程结构位移测试场景。

关键词： 沉积物   砂砾   数字筛分   图像处理  

摘要： 非固结颗粒的粒度分布在河床或海床稳定性分析、沉积物输移以及沿海扩散等方面发挥着重要作用。随着图像处理技术的发展涌现出了许多数字图像筛分方法。本文依据数据处理结果的维度将数字图像筛分方法分为二维数字图像粒径筛分方法和三维数字图像粒径筛分方法。首先,根据二维数字图像粒径筛分方法所依赖的核心算法将其进行了分类并总结了每种方法的适用性和不足。其次,分析了三维数字图像粒径筛分方法并总结了其存在的不足。最后,依据各个方法优缺点提出了“几何”粒度筛分方法和“人工智能”粒度筛分方法相融合的新构想,即前者为后者提供标记训练集,经过训练后后者可以快速适应新环境的数字筛分任务。

关键词： 数字图像处理   产教融合   课程内容建设  

摘要： 人工智能技术的普及应用催生了高职人工智能专业的建设。作为人工智能专业基础课程的数字图像处理等信号处理类课程,在高职层次开设,存在数学背景强,课程内容发散,学习曲线陡峭等问题。为此,本文从产教融合角度出发,研究了高职数字图像处理面向的问题,同时以工作任务为导向,从课程结构设计、内容组织和项目化教学等方面进行了探索,并在实际教学过程中进行了验证。