2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、工業(yè)產(chǎn)品加工生產(chǎn)過(guò)程中,在原材料生產(chǎn)或后續(xù)的加工過(guò)程中由于工藝及操作不當(dāng)?shù)戎T多原因,產(chǎn)品的表面會(huì)產(chǎn)生不平、劃痕等缺陷,這些缺陷不僅影響產(chǎn)品的外觀,還會(huì)給產(chǎn)品的質(zhì)量帶來(lái)問(wèn)題。產(chǎn)品表面缺陷的檢測(cè)越來(lái)越受到生產(chǎn)廠家的重視。我國(guó)是羽毛球的生產(chǎn)大國(guó),生產(chǎn)羽毛球的主要原料是羽毛片,羽毛片上的缺陷將直接影響羽毛球的外觀和質(zhì)量。其中,羽毛球的耐打性是衡量羽毛球品質(zhì)的關(guān)鍵因素之一,而羽毛片中羽毛桿上的劃痕缺陷是影響羽毛球耐打性的重要因素。目前對(duì)羽毛桿上劃

2、痕缺陷的檢測(cè)主要靠人工。為此,本文以提桿后的羽毛桿圖像為對(duì)象,利用圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)羽毛桿上劃痕缺陷的自動(dòng)檢測(cè),具有重要的實(shí)際意義和經(jīng)濟(jì)效益。
   本文以羽毛片圖像自動(dòng)采集平臺(tái)為基礎(chǔ),研究了采集羽毛片圖像時(shí)的光照情況和羽毛桿的光照數(shù)學(xué)模型,并研究了針對(duì)羽毛桿光照不均的圖像增強(qiáng)方法和基于小波—同態(tài)濾波羽毛桿圖像增強(qiáng)的羽毛桿劃痕檢測(cè)方法。主要的研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)歸納如下:
   1、對(duì)采集羽毛正光圖像和側(cè)光圖像時(shí)的光場(chǎng)進(jìn)行了

3、分析,研究了羽毛桿正光圖像和側(cè)光圖像的亮度曲線,建立了羽毛桿正光圖像和側(cè)光圖像的數(shù)學(xué)光照模型,并根據(jù)所建立的光照模型,提出了羽毛桿正光、側(cè)光圖像的亮度補(bǔ)償方法和公式。
   2、總結(jié)分析了常用的光照不均勻圖像增強(qiáng)方法,并將常用的光照不均勻圖像增強(qiáng)方法用于增強(qiáng)羽毛桿圖像,比較分析了常用方法的增強(qiáng)效果;提出了適用于羽毛桿的小波—同態(tài)濾波增強(qiáng)方法,并取得了較好的增強(qiáng)效果,得到了亮度均勻,動(dòng)態(tài)范圍小的羽毛桿圖像。
   3、對(duì)增

4、強(qiáng)后的羽毛桿的灰度值進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)學(xué)上的分析,提出了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的羽毛桿劃痕檢測(cè)方法;采用改進(jìn)后OTSU算法對(duì)羽毛桿圖像進(jìn)行閾值分割,提出了適用于羽毛桿二值圖劃痕提取的自適應(yīng)形態(tài)濾波算法,并在此基礎(chǔ)上提出了基于圖像分割的羽毛桿劃痕檢測(cè)方法。
   4、為了提高羽毛桿劃痕檢測(cè)的正確率,降低誤判率,結(jié)合圖像融合的原理和方法,分析了羽毛桿劃痕檢測(cè)融合的必要性,提出了決策級(jí)融合的羽毛桿劃痕檢測(cè)、判別方法,提高了劃痕檢測(cè)的正確率,降低誤判率。<

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