一种自动识别最优阈值的图像分割方法 一种自动识别最优阈值的图像分割方法

针对人工检测微小零件表面缺陷存在的不足，提出一种基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测方法。首先分析微小零件检测内容的特点，通过机器视觉专用软件HALCON提供的图像滤波、阈值分割算子提取缺陷区域，并设计了一种自动选择平滑滤波尺寸与阈值的最优取值算法，再采用改进的边缘检测算法准确提取表面的边缘位置，将图像以边缘为界分割成不同的区域，运用区域形态学方法对候选缺陷进行筛选，最后使用区别特征实现缺陷分类与标记。实验结果表明，该方法能够稳定的进行微小零件表面缺陷的识别与检测，缺陷识别率达到97.05%，达

利用超声波技术，在智能手机上实现手势识别功能。非常实用的一篇论文徐曾春,吴凯娇,胡平:使用超声波的智能手机手势识别 ()挥手向前 ()挥手向后 ()挥手向左 ()挥手向右 图不同的手势时频图 特征均为先靠近发射源,然后远离发射源,但是细节方 面咯有不同。 实现细节 系统流程 获得反射的超声波数据集 图为系统流程图。首先,通过话筒获取 最初,系统先获得手势运动的时间序列片段,此时 段时间序列,经过快速傅里叶()变换将此序列从时片段已经经过处理,结果如图所示。出于本实验 域信号转换为频域信号。接着搜

工业锅炉炉膛内部是一个高温、高辐射、高灰度的环境，炉内燃料的燃烧过程伴随着剧烈而连续的发光发热的物理、化学反应。在锅炉火焰图像识别中，原始图像对该复杂环境变化非常敏感，并严重地影响图像的识别率。针对这一问题，本文介绍了一种提取锅炉火焰特征的最优阈值法。该方法依据统计学基本原理，对锅炉火焰自动识别的实际问题建立一个统计回归模型，并根据回归模型参数直接求取最优的分割阈值。