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1 机器视觉的研究内容 人们从外界环境获取的信息中,80 %来自于视觉,其它来自于触觉、听觉、嗅觉等感觉器官。当人们的眼睛从自己周围的环境获取大量信息,并传入大脑后,由大脑根据知识或经验对信息进行加工、推理等处理工作,最后识别、理解周围环境,包括环境内的对象物,如运动物体与物体间的相对位置、形状、大小、颜色、纹理、运动还是静止等。机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能,从图像或图像序列中提取信息,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉研究的基本目的之一就是要寻找人类视觉规律,从而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。对于机器视觉系统来说,输入是表示三维景物投影的灰度阵列(可以有若干个输入阵列) ,这些阵列可提供从不同方向、不同视角、不同时刻得到的信息。希望的输出是对图像所代表景物的符号描述。通常这些描述是关于物体的类别和物体间的关系,但也可能包括如表面空间结构、表面物理特性(形状、纹理、颜色、材料) 、阴影以及光源位置等信息。目前许多机器视觉专家都是在马尔(Marr) 创立的视觉计算理论框架下求索。2 机器视觉与人类视觉的差异 对于人的视觉来说,由于人的大脑和神经的高度发展,其目标识别能力很强。但是,人的视觉也同样存在障碍,例如,即使具有一双敏锐视觉和极为高度发达头脑的人,一旦置于某种特殊环境(即使曾经具备一定的检验知识) ,其目标识别能力也会急剧下降。事实上人们在这种环境下,面对简单物体时,仍然可以有效而简便地识别,而在这种情况下面对复杂目标或特殊背景时,才会在视觉功能上发生障碍,两者共同的结果是导致目标识别的有效性和可靠性的大幅度下降。将人的视觉引入机器视觉中,机器视觉也存在着这样的障碍。它主要表现在3 个方面:1) 如何准确、高速(实时) 地识别出目标;2) 如何有效地增大存储容量,以便容纳足够细节的目标图像;3) 如何有效地构造和组织出可靠的识别算法,并且顺利地实现。前两者相当于人的大脑这样的物质基础,这期待着高速的阵列处理单元以及算法(如神经网络 、分维算法 、小波变换 等算法) 的新突破,用极少的计算量以及高度地并行性实现功能。3 机器视觉检测中几种基本技术311 训练系统先将参考织物或图片的图像输入微机图像处理系统,选择并计算可表示图像特征的参数,以确定疵点或图形的分类指标,如灰度级,疵点或图形的面积,疵点在经纬向尺寸、形态等,是系统获得这些指标的标准。然后将所测试的织物输入,计算其各点灰度值及一些需比较的特征参数与标准比较,确定疵点或图形分类。312 样板匹配求得某一图像哪一部分对应另一图像的哪一部分是或比较2 幅图像的相似度时,采用样板样匹配的方法。一般将样板t ( x , y) ,令其中心与图像的一点( i , j) 重合,逐点检测,找出差距小于阈值的部位,定位相同或相似的,大于阈值的部位,定为不同或不相似的点。313 二值化处理为将图形与背景分离,根据灰度值确定一定灰度域值。将灰度值大于此域的点置为1 ,小于此域值的点为0。使图像变为黑白二值图像,便于图形特征测量和结构分析描述。314 腐蚀和膨胀腐蚀可使轮廓边界收缩,膨胀可使轮廓边界膨胀,腐蚀和膨胀的不同组合,不同处理次数,可以得到不同的图形效果,如使图像中的小孔使之检测出来或使之消除。315 细线化对给定的图形使之细化,从而提取线宽为1 的中心线的操作。在细线化中,不改变原图的连接性,使图形骨架轮廓结构清晰,便于计算,不会因边界上的小凹凸而产生毛刺。在计算非织造布纤维取向度是用此法处理。316 纹理分析在分析绉组织的绉效果或羊绒的鳞片结构时,须用纹理分析的方法。纹理分析内容包括:纹理特征的计算(如直方图特征、灰度共生矩阵、傅立叶特征) 微粒区域的分割与纹理边缘的检测。 “具体可以解决的问题如: 1,纺织布料识别与质量评定、 2,织物表面绒毛鉴定、 3,织物的反射特性、 4,合成纱线横截面分析、 5,纱线结构分析等。 6,此外还可用于织物组织设计、花型纹板、棉粒检测、分析纱线表面摩擦等。
GC-FID 新的仪器新安装的柱子,在开始分析前一般基线都不是很好,要老化一下才能开始分析。平时都是凭视觉看觉得基线平了就开始分析。 理论上可以用哪些数据来判断基线的好坏呢?
一般客户在选购任何检测仪器首先考虑的是检测的精度,性价比和售后服务。机械工业快速发展的今天,只有准确测量钢铁中元素的百分含量。才能使产品达到国家标准。目前钢铁中五大元素已达到读秒水准,称样取样也由原来的定量分析升级成不定量分析,终点颜色由原来的调节换成自动识别。一般钢的五大元素检验整个过程可在几分钟之内完成。可对于有色金属(铜合金、铝合金)的炉前控制非光谱莫属,它的多通道瞬间多点采集的特点保持着光谱分析仪快速的检测出顾客所要检测的元素。仪器的种类很多根据自己企业的需求选择合理的分析仪,华欣元素分析仪广泛的应用于冶炼、铸造、机械、车辆、泵阀、矿石、环保、质检等行业和领域,可以方便快捷的进行原料验收、炉前分析、成品检验等阶段的产品测试。现整理光谱分析仪和ND系列分析仪的对比供客户选择。元素分析仪的优点1.化学分析法是国家实验室所使用的仲裁分析方法,准确度高。2.对于各元素之间的干扰可以用化学试剂屏蔽,做到元素之间互不干扰,曲线可进行非线性回归,确保了检测的准确性。3.取样过程是深入样品中心和多点采集,更具有代表性,特别是对于不均匀性样品和表面处理后的样品可准确检测。4.应用领域广泛,局限性小,可建立标准曲线进行测定,仪器可进行曲线自我检测。5.购买和维护成本低,维护比较简单。碳硫分析仪的缺点1.流程比光谱分析法较多,工作量较大。2.不适用于炉前快速分析。3.对于检测样品会因为取样过程遭到破坏光谱分析仪的优点1.采样方式灵活,对于稀有和贵重金属的检测和分析可以节约取样带来的损耗。2.测试速率高,可设定多通道瞬间多点采集,并通过计算器实时输出。3.对于一些机械零件可以做到无损检测,而不破坏样品,便于进行无损检测。4.分析速度较快,比较适用做炉前分析或现场分析,从而达到快速检测。5.分析结果的准确性是建立在化学分析标样的基础上。光谱分析仪的缺点1.对于非金属和界于金属和非金属之间的元素很难做到准确检测。2.不是原始方法,不能作为仲裁分析方法,检测结果不能做为国家认证依据。3.受各企业产品相对垄断的因素,购买和维护成本都比较高,性价比较低。4.需要大量代表性样品进行化学分析建模,对于小批量样品检测显然不切实际。5.模型需要不断更新,在仪器发生变化或者标准样品发生变化时,模型也要变化。6.建模成本很高,测试成本也就比较大了,当然对于大量样品检测时,测试成本会下降。7.易受光学系统参数等外部或内部因素影响,经常出现曲线非线性问题,对检测结果的准确度影响较大。(选自网络)