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摘要： 数字图像处理技术在建筑设计中的应用主要是以建筑立面的肌理以及图像的变化进行呈现，通过采集建筑立面的图像数据，并运用数字图像处理技术，可以有效地实现建筑立面肌理变化的模拟和分析。同时利用纹理映射、特征提取等技术手段，将不同材质的纹理信息合成为统一的肌理效果，并根据具体需求进行调整和优化。同时，数字图像处理技术还可以与虚拟现实技术相结合，创造出更加逼真的建筑立面呈现效果。

关键词： 位置追踪   站场状态信息   画面采集   图像处理   BP神经网络   智能识别  

摘要： 动车段(所)作为高速铁路的重要配套设施,是动车组维修和养护的关键场所,其生产效率将直接影响整个铁路运输水平。为保障动车段(所)生产组织的安全和效率,动车段(所)普遍装备了动车组位置追踪系统。站场状态信息是动车组位置追踪系统重要的基础数据,需要通过与相关信号系统进行接口获取。按照铁路行业规定,信号系统属于最高级别的安全系统,在安全管理方面的要求较高,一般不与非信号系统接口。动车组位置追踪系统通常属于车辆专业运用维护,导致在工程实施阶段,位置追踪系统很难通过与信号系统直接接口的方式获得站场状态信息。因此,站场状态信息的来源问题已逐渐成为制约在现场部署动车组位置追踪系统的瓶颈。论文从解决动车组位置追踪系统的实际需求出发,研究并设计了基于数字图像处理技术的站场显示界面识别系统框架结构,对获取的站场状态图像进行一系列预处理后,提取目标判别区域颜色特征,利用人工神经网络算法实现站场设备状态信息的识别。本文研究内容及成果如下:(1)设计智能识别整体框架结构。针对站场终端界面显示图像的特点,明确了各设备间的接口方式,提出了以视频分配器和图像采集卡为基础的智能识别整体框架结构,并搭建了实际站场状态信息识别系统硬件平台。(2)研究站场状态图像采集与处理技术。获取包含信号机、道岔、轨道区段等关键设备站场图像,利用基于中值滤波的图像降噪、基于模板匹配的图像位移修正等处理后,实现站场显示终端图像的稳定可靠的复示采集。(3)研究图像特征信息提取技术。结合在站场图像中预先划定的目标判别区域,建立设备对象与判别区域,设备状态与显示颜色的对应关系,以颜色矩及HSV颜色空间模型为基础,提取目标判别区域的颜色特征作为判断依据。(4)研究站场状态图像识别算法。分析构建BP神经网络并详细设计了输入、输出和隐藏层以及相应的激活函数。使用样本集对于神经网络进行训练,最后对论文所提出方法的进行了测试验证,证明了其有效性和实用性。

关键词： 机器视觉   FPC缺陷检测   交互控制软件   数字图像处理   卷积神经网络  

摘要： 柔性电路板(FPC)属于印刷电路板(PCB)的一种,是用于电子设备中连接电子元件的媒介,具有高柔性、适用性广和可塑性强等优势,在现代电子设备中被广泛使用。人工目检和电性测试是目前对FPC表面缺陷检测最主要的两种方式,但随着生产效率和质量要求的提高,已逐渐不足以支撑实际生产要求。对此,本文根据企业实际生产需求,针对某一类型的FPC设计了表面缺陷检测系统,包含硬件和软件部分,针对边缘破损、破洞、划痕和污点缺陷提出对应的检测算法并测试。经测试,系统满足企业检测需求,可显著提高企业生产效率和质量。本文主要工作如下:1.完成了系统硬件的选型,设计了交互控制软件。从企业实际检测需求、落地性、经济性和产品特性四个维度,对缺陷检测系统硬件设备进行了分析并选型,其中系统硬件包括相机、镜头及光源等,并完成了硬件设备的接口设计。分析了不同打光方式对成像的影响,优化了检测系统的打光方式。为了提高系统的便利性和可操作性,实现FPC表面缺陷的自动检测,按照FPC定制化生产的产品特性和企业非标检测设备的操作要求编写了与硬件配套的缺陷检测交互控制软件,设计了便捷的交互控制软件界面。经测试,系统硬件和软件均满足企业实际生产需求。2.设计了FPC表面三种缺陷的检测方法。针对边缘破损缺陷多发于产品边缘,进深小的特性,分别提取边缘破损的产品区域和完整的产品区域,通过图像相减作差得出边缘破损区域。针对破洞缺陷与周围环境灰度值差大的特性,通过对比实验,采用效果更好的图像增强方式,再通过多阈值分割法提取出破洞区域。针对划痕缺陷由阴影和露铜两部分区域灰度值差异大的特性,提出在均值滤波增强图像的基础上通过图像相乘的方法进一步增强图像,分别提取划痕阴影区域和划痕露铜区域,进而获取划痕区域的方法。以上三种缺陷的检测算法耗时分别为132.3ms、141.5ms和221.4ms,远低于检测需求的500ms。在535张的样本图像中,三种缺陷漏检率分别为0.37%、0.19%、0.37%,低于检测需求的1%。误检率分别为0、0.56%、0.19%,低于检测需求的2%,精度和耗时皆满足本文检测需求。3.设计了基于AlexNet网络的污点缺陷检测方法。FPC表面污点与背景灰度值相差不大,难以凸显污点区域。针对传统检测算法难以区分污点与背景区域的局限性,在只需要检测图像有无污点且不求污点位置信息和大小的实际生产需求下,提出采用AlexNet网络对污点图像和非污点图像进行分类,完成对污点缺陷的检测。对测试集的400张图像(47张污点图像和353张其他图像)进行验证,召回率可以达到97.87%,满足本文检测需求。

关键词： 太阳能热发电   槽式集热管   弯曲变形检测   无人机摄影测量法   数字图像处理   截断效率  

摘要： 集热管作为槽式太阳能光热电站聚光系统的关键部件之一,用于接收汇聚的太阳辐射能。集热管的弯曲变形使其偏离聚光系统焦线位置,造成部分光线未能被其接收,直接影响聚光系统的截断效率,进而影响电站的发电效率。因此,研究集热管弯曲变形检测技术具有重要意义。本文以槽式集热管弯曲变形检测技术为研究对象,旨在找到一种快速、准确和非接触式的集热管弯曲变形检测方法,并研制相关检测设备,从而为槽式太阳能光热电站集热管弯曲变形测量提供检测技术与设备支持。本论文的主要研究内容如下:1.分析已有的以槽式集热管为检测对象的测量技术,提出了基于无人机摄影测量的集热管弯曲变形检测方法。由无人机搭载的相机从相互垂直的方向拍摄集热管图像,基于数字图像边缘检测技术,获取集热管边缘位置,进而计算集热管实际中心线位置,再连接实际中心线两端位置得到理想中心线位置,最后将集热管实际中心线与理想中心线做差获得集热管弯曲变形量。2.提出集热管弯曲变形对截断效率影响的计算方法。基于蒙特卡洛光线追迹理论,对槽式聚光系统进行建模,考虑太阳光斑大小和聚光镜面面形误差的影响,将集热管量化,计算集热管不同位置反射主光线的光斑与集热管截面相交的归一化面积,从而获得集热管弯曲变形量对截断效率影响的计算公式。3.基于无人机摄影测量法,研制了用于测量集热管弯曲变形的检测设备。详细介绍该检测设备的系统设计和各部分硬件实现,分析了相机拍摄方向和无人机拍摄距离的确定方法。4.使用MATLAB编程软件,开发了槽式集热管弯曲变形测量软件。该软件具有图像用户界面,操作简捷,可自动显示与保存检测结果。5.对槽式集热管弯曲变形检测设备进行测量误差分析,并开展相关实验。实验结果表明,该设备测量误差为0.62mm,重复性精度为0.35mm,验证了该检测设备的正确性和可行性。

关键词： 线上线下   混合教学   传统教学   对比  

摘要： 本学期采用线上和线下的混合教学模式教授数字媒体艺术专业的数字图像处理（PS）课程。混合教学与传统教学模式对比：线下传统的教学模式课堂无法为学生提供课程内容的回放。线上的教学模式可以提供课程内容的回放，对于知识的巩固和温故提供了有效保障，线上网络教学可以充分利用网络为学生提供随时随地传授知识的机会，为师生提供了便捷的交流互动的平台。线上线下教学相结合对推动线下与线上教学的互补、融合发展都起到了促进作用。

关键词： 试卷分数识别   深度学习   手写数字识别   数字图像处理  

摘要： 纸质版试卷具有使用方便、成本低廉等优点,其作为一种考试载体被广泛应用于各级各类的考试中,然而,目前大多数纸质版试卷在实际应用中需要人工判分和合分。传统的合分方法是将每道题目的得分直接记录在试题的分值栏中,而后依靠人工方法来综合所有分项的分数,这种方式在试题量较大时极易出错。另外,在学校开展教学目标达成度分析时,需要人工输入每道题的分值,这样不仅耗费教师大量的时间和精力,而且效率也不高。因此,本文设计和实现了一个基于深度学习的试卷分数识别系统,该系统能够自动识别试卷中的卷头分数栏分数及主观题分数,并能合出试卷总分。在试卷评分和教学目标达成度分析时利用该系统可以大大减少人工方法统计的工作量,并且能够有效地降低人工阅卷的误差。本文基于深度学习和数字图像处理技术以实时采样的试卷图片作为研究载体进行分数栏定位,主观题分值定位以及手写分数识别,主要研究内容包括以下三个方面。首先,从传统方法和深度学习方法两方面对试卷分数栏定位和主观题分值定位进行研究。在传统算法中,霍夫曼框线检测方法最为常用,但在定位分数栏框线时,存在运算量大、空间复杂度高、当图像像素点多时运算效率较低等问题。基于深度学习的目标检测算法从设计思想角度可以分为两类,一类是以YOLO系列算法为代表的单阶段目标检测算法,另一类是以R-CNN为代表的两阶段目标检测算法。本文提出了一种基于YOLOv5的快速定位分数栏和主观题分值的方法,该方法是通过自制数据集对分数栏和主观题分值进行定位。其次,分别对定位剪裁后的分数栏图像及主观题分值图像进行预处理,提高图像质量。通过轮廓提取筛选、图像归一化处理可以有效地提取试卷上的手写体分数,并使用基于Le Net-5的数字识别模型在MNIST数据集上进行识别。该网络模型不仅可以满足通用性要求,而且还具有较好的识别效果。最后,提供了试卷分数自动识别系统的整体架构,包括系统框图、软硬件环境以及利用Py Qt5实现的界面设计。该界面可实现试卷分数的识别功能,并将识别后的分数进行求和计算。本文采取控制变量的方式进行分组测试实验,以系统整体精确率作为主要评价指标,对上述两个模块相结合的整体系统进行实验,结果表明,本文所设计的系统针对试卷分数具有较好的识别效果。

关键词： 中职院校   课程教学   设计思维   项目教学法  

摘要： 近年来，我国经济结构调整以及产业升级不断加快，各行各业对技能型人才的需求不断加大，作为我国教育体系的基础，中等职业教育的重要地位与作用日益凸显，中等职业教育人才培养目标逐渐转向培养高素质技能型人才，既强调学生知识技能的掌握，也关注学生高阶思维能力的提升。与此同时，中等职业学校教学改革实践也提倡对教师、教材以及教法进行革新，以更好地服务人才培养目标。　　为了改善中职课程教学效果，促进学生知识技能获得与高阶思维能力提升，本研究提出了融合设计思维的项目教学方法。首先，从设计思维与项目教学法的相关理论基础出发，通过阅读文献资料以及查阅相关研究报告，理清了设计思维与项目教学法的概念内涵，深入分析了设计思维的思维过程与项目教学流程开展的相关性，发现设计思维与项目教学法是促进学生高阶思维能力发展的有效途径。随后，研究进一步分析与探讨了设计思维与项目教学法的内在联系，构建了融合设计思维的项目教学法教学模式并对教学实施流程进行了详细的设计，并将该教学方法实际应用到真实的中职课堂教学活动当中，通过专业教师对实验对象进行学业成绩测评以及采用问卷调查形式对学生高阶思维能力发展情况进行对比分析，系统探讨了融合设计思维的项目教学法在中职课程教学活动中的可行性与有效性。　　实验结果表明，（1）融合设计思维的项目教学法应用于实际的中职课堂教学活动中是切实可行的：通过专业教师的点评与评价，发现该方法能够促进中职学生知识技能的获得，提高学生学业成绩，改善课堂教学效果。（2）融合设计思维的项目教学法在实际中职课堂教学活动中的开展是真实有效的：通过对学生高阶思维能力发展情况进行对比分析，发现融合设计思维的项目教学法在中职课程中的实际应用能够促进学生高阶思维能力的发展，促进其问题求解能力、批判性思维能力以及创新创造能力的显著提升。　　通过对融合设计思维的项目教学方法进行理论分析、模式构建以及实践探索，研究希望能为中等职业学校提供一种更好、更适合的教学方法以促进中职学生知识、技能以及思维层面的综合发展，为我国中等职业教育教学方法改革与创新提供新方向。

关键词： 遥感图像   数字图像处理   技术操作   分类应用  

摘要： 数字图像处理技术,是指利用计算机,或者在其他数字硬件的辅助下,将模拟图像转换成数字图像后,对数字图像进行处理的技术。在目前的很多遥感工作中,数字图像处理的技术应用非常广泛。数字图像处理技术在应用的过程中,根据实际应用的目的,针对预处理之后的遥感影像,在对其进行图像分割和图像增强等操作之后,提取出地物特征,从而完成解译、分类等任务。本文以遥感图像分类应用为背景,分析数字图像处理技术的相关应用,以供参考。

关键词： 数字图像处理   光子学   阶段性科研   学术论文   实验报告   征稿简则   创新意义   《光子学报》  

摘要： 一,征稿范围1、研究论文:以光子学、光学及其相关理论技术为主体、具有领先水平或创新意义的学术论文,具有数据详实、结果可信且有实用意义的实验报告,具有国内外先进水平的应用技术文章、阶段性科研成果的研究简报、快报等。不刊自由来稿综述及数字图像处理类的文章。

关键词： 锥束CT   运动伪影修正   放疗图像引导   数字图像处理  

摘要： 基于二维平板探测器技术的锥束CT系统广泛应用于放射治疗前的摆位验证,但在以胰腺癌为代表的腹腔肿瘤放疗应用中会遇到呼吸运动和肠道蠕动导致的严重阴影与条状伪影问题,难以从CT影像中分辨病灶区域。由于胰腺等柔性脏器在呼吸运动作用下会存在非刚性形变,体表运动监测结果和实际脏器运动间存在难以量化的偏差,也难以监测以肠道蠕动为代表的不规则运动,故腹腔锥束CT运动伪影修正问题缺乏有效解决方案。本文基于生物动力学理论和人体生理学常识,提出全新的无需运动监测或体内标记物植入的放疗图像引导锥束CT运动伪影修正方法,设计基于伪影图像特征、融合各类CT图像域处理算法的伪影修正策略。将该策略应用于临床腹腔锥束CT影像处理后所得结果表明锥束CT图像质量有显著改善,典型软组织区域的平均CT数误差从90 HU降到30 HU,肠道空腔边界和周边软组织信息得到部分恢复。本文开发的伪影修正策略无需呼吸门控或增加投影数,避免标记物植入手术,可集成到现有工作流,为胰腺癌放疗图像引导提供肿瘤定位信息。