数字图像处理在机械领域的应用(本科毕业论文)
数字图像处理系统毕业论文
数字图像处理系统毕业论文基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。
使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。
该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。
应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。
整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。
在此基础上还会对系统进行不断地完善。
关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测AbstractThis paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve.Keywords:linux embedded system image processing edge detection目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (12)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT） (20)2.2.3 离散余弦变换（DCT） (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (30)4.3 图像处理（image processing） (31)4.4 图像显示 (31)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (32)5.1.1 启动引导程序的移植 (32)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (33)5.2 图像处理功能的实现 (33)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (34)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (35)第六章调试与维护 (36)附录 A (36)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理与机器视觉
数字图像处理与机器视觉简介数字图像处理与机器视觉是计算机科学和电子工程领域中的重要研究方向。
它关注如何通过计算机算法和技术来获取、处理、分析和理解图像以及从中提取有用信息的方法和技术。
数字图像处理与机器视觉在许多领域有着广泛的应用，包括医学影像、机器人视觉、自动驾驶、安全监控等。
数字图像处理数字图像处理是一种用数字方法对图像进行处理和操作的技术。
运用数字图像处理技术，可以对图像进行增强、恢复、修复、分割等操作，以达到对图像的理解和利用的目的。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、图像预处理、特征提取和图像分析等。
图像获取图像获取是指通过传感器或摄像机等设备采集图像数据。
在数字图像处理中，需要注意如何合理获取高质量的原始图像数据，以便进行后续的处理和分析。
图像获取涉及到图像的分辨率、色彩深度、噪声抑制等问题。
图像预处理图像预处理是指对原始图像进行一些基本的处理，以减少噪声、增加对比度和锐度等。
常用的图像预处理技术包括滤波、增强、校正等。
图像预处理有助于提高图像数据的质量，并为后续的处理步骤提供更好的数据基础。
特征提取特征提取是指从图像中提取出代表图像特征的信息。
在数字图像处理中，常常使用特定的算法和技术来识别和提取出具有代表性的特征，以便对图像进行进一步的分析和处理。
常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理分析等。
图像分析图像分析是指对图像进行定量分析和理解。
通过图像分析，可以获得图像中的有用信息，如目标位置、形状、大小等。
图像分析的目标是为了从图像中提取出有关对象、场景或事件的重要信息，以支持后续的决策和处理。
机器视觉机器视觉是指通过计算机模拟人类视觉系统的能力，从图像或视频数据中提取并理解有关对象、场景的信息。
机器视觉可以帮助计算机更好地理解和处理图像和视频数据，以实现自动化和智能化的目标。
目标检测目标检测是机器视觉领域中的一个重要任务，指的是在图像或视频中识别和定位特定的目标。
目标可以是人、车辆、物体等。
数字图象处理的主要研究方向与应用论文
数字图象处理的主要研究方向与应用论文0 引言计算机数字图像处理技术覆盖范围广，学科交叉性强，涵盖了计算机科学与技术、数学科学、光物理学等多个领域，在环境、生物医学、农牧业、国防军事、多媒体等方面都有着十分广泛的应用。
在计算机技术发展的推动下，以及离散数学等理论的完善中，计算机数字图像处理技术得到了进一步的发展。
1 数字图像处理技术的发展概况图像处理技术最早应用于提高图像质量，将低质量的图像经过改善处理，输出高质量的图像。
上世纪 20 年代，第一次应用于从英国到美国海底电缆传输图片的质量提高。
数字图像处理成为一门学科是在上世纪 60 年代。
1962 年，计算机图形这一术语被首次提出，将计算机图形学作为一门独立学科开始了研究。
计算机图形涉及到数字化转换、几何平移变形、实物模型构建、色彩调度、色彩转换以及曲线运用等多个方面，所以计算机图形学是一门具备研究性的领域。
在计算机科学中，计算机数字图像处理是一个相对年轻的学科，涉及范围极其广泛，比如图形交互技术、图形硬件、科学计算可视化、虚拟现实等等。
2 数字图象处理的主要研究方向（1）图像变换。
图像变换包括图像的拉伸、收缩、旋转、扭曲等。
图像的变换一般不直接在空间域中进行，而是进行变换域处理，即对空间域处理的变换。
包括傅里叶变换、沃尔什- 阿达玛变换等，这种处理方式降低了计算工作量，而且处理更加有效。
（2）图像编码。
图像编码是利用编码技术对图像进行压缩的一种方法，通过压缩算法，在尽可能保证图像不失真的情况下减少图像的比特数，降低图像的存储占用空间，方便图像的传输、处理等。
在图像压缩技术中，最重要的就是编码算法，常见的编码算法包括预测编码、变换域编码等。
（3）图像增强及复原技术。
图像增强及复原技术是数字图像处理技术的最原始目的。
通过图像增强及复原，可以提高图像的清晰度，增强图像的质量。
比如对图像的高频分量进行强化，突出物体的轮廓细节，或者对图像的低频分量进行强化，降低图像噪声等。
数字图像处理技术在机械工程领域中的应用与研究
ｄｏｉ:１０.１６５７６/ｊ.ｃｎｋｉ.１００７－４４１４.２０１８.０２.０５６数字图像处理技术在机械工程领域中的应用与研究∗申宾德(武威职业学院机械工程系ꎬ甘肃武威㊀７３３０００)摘㊀要:近年来ꎬ随着计算机㊁光学仪器设备和图像处理技术的发展ꎬ数字图像处理技术在许多领域当中扮演着越来越重要的角色ꎮ就数字图像处理技术的发展㊁关键技术和在机械工程领域中的实际应用做了简单介绍ꎬ提出了该技术以后的发展方向ꎬ以便读者阅读和参考ꎮ关键词:数字图像处理技术ꎻ机械工程领域ꎻ应用中图分类号:ＴＨ３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１００７－４４１４(２０１８)０２－０１７０－０３ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳＨＥＮＢｉｎ－ｄｅ(ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＷｕｗｅｉＶｏｃａｔｉｏｎａｌＣｏｌｌｅｇｅꎬＷｕｗｅｉＧａｎｓｕ㊀７３３０００ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓꎬｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒꎬｏｐｔｉｃａｌｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｎｄｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐｌａｙｓａｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ.Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒꎬｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬｉｔｓｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｍｅｃｈａｎｉｃａｌｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｒｅｂｒｉｅｆｌｙｉｎｔｒｏ￣ｄｕｃｅｄ.Ｆｉｎａｌｌｙꎬｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｆｏｒｒｅａｄｅｒｓｔｏｒｅｆｅｒｅｎｃｅａｎｄｒｅａｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎻｍｅｃｈａｎｉｃａｌｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｆｉｅｌｄꎻａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ０㊀引㊀言为了实现图像的数字化处理ꎬ先要从概念的角度ꎬ来探讨图像ꎮ 图像 是一个宽泛的名词ꎬ它表示客观具有的ꎬ且包含大量消息的信号ꎬ例如ꎬ照片就是图像ꎬ因为它上面有人物㊁景象和情境等ꎮ图像中的信息ꎬ有的对我们有用ꎬ有的没用ꎬ要将其准确的筛选出来ꎬ需要采取一些响应的措施ꎮ通过某些手段ꎬ来有效地处理图像ꎬ将其中的有效信息提取出来ꎬ完成我们预期的目标ꎬ这就是处理技术ꎮ运用数字化技术ꎬ将图像通过一定的处理方式转换成计算机设备能够识别的数字信号ꎬ所得到的图像就是 数字图像 ꎮ对图像进行数字化处理ꎬ主要是为了有效运算㊁便于保存ꎮ其最小单位就是亮点ꎬ这就是所谓的 象素 ꎬ通常用灰度值来衡量其亮度ꎮ１㊀数字图像处理技术的发展相对于其他传统技术而言ꎬ数字图像处理技术是刚刚兴起的ꎬ具备多项优势ꎬ被广泛应用于不同行业ꎬ受到用户的高度认可ꎮ在２０世纪６０年代ꎬ专家们通过计算机对美国宇宙飞船传回地球的大量月球照片进行了有效的处理ꎬ通过改善画面质量ꎬ效果明显得到增强ꎮ这之后ꎬ由于离散数学理论的提出ꎬ并获得迅速发展ꎬ这对数字图像处理技术的发展ꎬ有极大的推动作用ꎮ此外ꎬ计算机的普遍推广和功能的日趋完善ꎬ在各行各业中ꎬ数字图像技术被广泛使用ꎬ发挥了其独特的作用ꎮ现在ꎬ随着大量科技工作者们的努力ꎬ如何利用模糊模式识别系统和人工神经网络识别系统ꎬ使数字图像处理技术在不同的应用领域发挥作用ꎬ是我们理论研究的热点问题ꎮ２㊀数字图像处理技术的关键技术在图像处理的应用领域中ꎬ数字图像处理技术由于非常方便ꎬ灵活性极高ꎬ被广泛的采用ꎮ图像处理就是为了实现特定的目标ꎬ把图像的灰度值显示当做具有连续性的整数值的矩阵ꎬ然后对其进行运算处理ꎬ最后加工分析ꎬ实现特定目标ꎬ如图１所示ꎮ一般情况下ꎬ图像的数字处理就是对其进行变换㊁压缩㊁增强㊁分割㊁描述及识别等ꎮ总之ꎬ图像数字处理技术是一项涉及多学科交叉的综合性科学[１]ꎮ图１㊀图像数字化处理流程图３㊀数字图像处理技术的应用现阶段ꎬ数字图像处理技术的应用领域越来越广０７１ 报道与评述㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１８年第２期(第３１卷ꎬ总第１５４期) 机械研究与应用∗收稿日期:２０１８－０３－１５作者简介:申宾德(１９８２－)ꎬ男ꎬ甘肃武威人ꎬ讲师ꎬ硕士ꎬ研究方向:先进制造技术与装备ꎮ泛ꎬ尤其是机械制造行业中ꎬ越来越多的精密和超精密加工工艺的使用ꎬ使数字图形处理技术在机械设计㊁制造㊁检测和材料分析等领域的应用日趋广泛ꎮ３.１㊀微小零件数控加工中的应用化学纤维纺丝机由多种部件构成ꎬ其中喷丝头发挥着重要的作用ꎬ它有极高的精度ꎬ也被叫做纺丝头ꎮ在设备运行过程中ꎬ微孔中会喷出被熔化的非常细的纺丝ꎬ进入空气中ꎬ遇冷会变为固体ꎬ这就是纤维ꎮ湿法纺丝中的喷丝头主要由金铂合金或钛㊁铌㊁不锈钢等金属压成的ꎬ其孔径一般为０.０５~０.１０ｍｍ[２]ꎮ通过分析可知ꎬ纺丝头上的孔非常小ꎬ而且精密ꎬ所以ꎬ纺丝品质会受到非常大的影响ꎮ现阶段ꎬ国内厂家制作喷丝头微孔ꎬ是利用显微镜ꎬ通过冲床制成的ꎮ这一方法ꎬ对操作人员的劳动强度ꎬ有极高要求ꎬ还极易伤害其眼睛ꎬ会出现误差ꎮ尽管产品是同一个批次ꎬ可是品质也有明显差异ꎮ当前ꎬ数控技术越来越应用到装备制造业中ꎬ零部件的加工制造ꎬ人工肯定会被数控设备所取代ꎮ要提升湿法纺丝技术的产品ꎬ其中的关键的步骤ꎬ就是运用数控技术来加工喷丝头的微孔ꎮ利用数控技术来实现喷丝头微孔加工的装置ꎬ主要由图像采集㊁运动控制㊁检测处理及定位冲孔系统构成ꎬ如图２所示ꎮ运用这套装置ꎬ就是根据图纸上排布规律ꎬ来定位微孔ꎬ实现冲孔加工ꎬ之后ꎬ采用ＣＣＤ成像系统采集微孔图像ꎬ利用计算软件处理微孔中心与视觉中心的偏移量ꎬ来驱动运动控制系统对微孔中心的重新定位ꎬ依次完成整个喷丝头微孔的加工ꎮ不断的进行调整㊁检测ꎬ能将微孔定位出现的误差降到最低ꎬ检测环节的精确度ꎬ降至亚微米级ꎮ在其作用下ꎬ微孔加工的机械化程度ꎬ会大幅提高ꎬ降低加工者的劳动强度ꎬ减轻其眼部的压力ꎮ同时ꎬ该加工系统不仅应用于喷丝头ꎬ只要设计合理的夹具ꎬ其他领域的微小孔加工也可以实现ꎮ图２㊀喷丝头微孔数控加工原理图１.电机㊀２.光学镜头㊀３.冲针㊀４.喷丝头㊀５.移动平台㊀６.光源７.喷丝头微孔截面放大图㊀８.电机控制平台㊀９.运动控制卡１０.图像采集卡㊀１１.计算机３.２㊀零件工作失效检测中的应用目前ꎬ由于滚动轴承承受较大的交变载荷ꎬ经常导致其滚动体失效ꎬ最初的表现就是出现裂纹ꎮ一般情况下ꎬ会用人工来检测零部件的裂纹ꎬ工人在长时间劳动中ꎬ由于自身生理机能的下降ꎬ导致其视觉判断受到影响ꎬ从而检测效率下降ꎮ正是存在上述问题ꎬ研究人员利用数字图像处理技术研制出一套智能化系统ꎬ能精确检测轴承滚动体的外观缺陷ꎮ该系统有极高的再现性㊁精确度高㊁使用范围广㊁非常灵活ꎬ能有效克服零部件运行中的各种缺陷ꎬ它主要是利用计算机来代替人工目测ꎬ设计了一套基于荧光磁粉渗透原理的成像无损检测系统[４]ꎮ其工作原理是:用ＣＣＤ实拍滚动轴承滚动体的外观ꎬ获得裂纹测试图像ꎬ然后利用图像处理软件ꎬ对裂纹的形成及形状进行处理㊁分析ꎬ依据系统对裂纹的定义特征ꎬ判断裂纹并检测出裂纹的具体信息ꎬ检测系统框图如图２所示ꎮ数字图像处理技术将是实现零件工作表面缺陷检测的有效手段之一ꎬ具有可靠㊁高效的特点ꎮ图３㊀检测系统构成框图３.３㊀微小尺寸刀具测量中的应用经过多年发展ꎬ数字图像处理技术在测量微小部件参数时有了明显的提升[４]ꎮ之前ꎬ通常是运用量规法㊁影像法来测量微小部件的各项参数ꎬ要不断进行测量ꎬ还要有专人来记录ꎬ受主观因素的影响ꎬ极易出现误差[５]ꎮ而图像处理测量方法则具有非接触性ꎬ克服了人为的误差ꎬ研制出的新型测量系统ꎬ所用的图像传感器为ＣＣＤꎬ能精确测量微小物体的结构尺寸ꎮ多刃钻尖参数测量系统是精密制造业中用来测量微小刀具的测量装置ꎬ该装置主要由ＣＣＤ摄像机㊁图像采集卡㊁工作台㊁照明装置和计算机以及对应的软件等组成ꎬ见图４所示ꎮ该系统的运行原理是:利用ＣＣＤ摄像机的镜头能实现水平及垂直角度的旋转ꎬ从而实现对钻尖不同角度的拍摄ꎮ定位快置于水平和ＣＣＤ镜头光心平行的位置ꎬ通过定位块ꎬ调节钻尖与工作台的位置ꎬ从而保证钻尖外刃和ＣＣＤ摄像１７１机械研究与应用 ２０１８年第２期(第３１卷ꎬ总第１５４期)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀报道与评述机光心相互垂直ꎮ调整光源的位置和亮度使其均匀地照射在钻尖上ꎬ这样有利于提取钻尖的有效轮廓ꎬ提高测量的精度ꎮ最后ꎬ将ＣＣＤ摄像机和图像采集卡收集到的钻尖图像ꎬ保存到电脑中ꎬ通过专用软件来处理这些图像ꎬ从而得到钻尖的各项参数ꎮ图４㊀多刃钻尖参数测量装置３.４㊀材料组织分析中的应用评价材料机械性能的好坏关键是分析其内部的组织特性ꎬ利用数字图像处理技术来分析材料的纤维组织图像ꎬ有利于技术人员更加有效的了解材料的内部结构ꎬ从而对零件的选材和结构设计提出更合理意见和建议ꎮ将陶瓷显微组织的图像作为研究对象ꎬ采用数字图像技术㊁数学形态学理论等ꎬ对其实施滤波处理ꎬ尽可能避免分析过程中的不确定因素ꎬ确保组元测量有较高的精确度ꎬ然后对图像进行分割处理和边界获取ꎬ将组元特性一致的部分分类ꎬ得到不同组元构成的结构相图ꎬ该方法能快速准确获取显微组织图像中的组元ꎬ有效地协助研究人员进行陶瓷显微结构的定量分析ꎬ从而得到组元结构参数的各项数据ꎮ获取材料相同组元的方法是由于不同相结构其边缘处存在着亮度㊁色彩和纹理的变化ꎬ而计算机对图片进行处理时ꎬ可以判断其边界的特征变化ꎬ从而实现不同结构相图组元的分割ꎮ边缘轮廓是人类识别物体形状的重要因素ꎬ也是图像处理中重要的处理对象[１]ꎮ利用显微镜拍摄的陶瓷显微组织图像并不非常清晰ꎬ而且精确度也不是很高ꎬ其中ꎬ图像中的噪声还会显著影响到陶瓷显微组织的定量分析结果ꎮ因此ꎬ要过滤掉拍摄图像中的噪声ꎬ才可以准确获得陶瓷组元的测量结果ꎬ图５所示为噪声图像处理ꎮ另外ꎬ数字图像处理技术在下列行业中也有广泛的应用ꎬ如自动化生产线检测ꎬ邮件包裹的自动分拣以及机器的焊接㊁组装和喷涂等ꎮ有些工作环境比较恶劣的场所ꎬ会使用工业视觉感知技术ꎬ对其中的零部件外形及排列状况进行有效识别ꎬ开发的工业智能机器人ꎬ对我们制造业的发展提出更高的机遇和挑战ꎮ因此ꎬ如何利用数字图像处理技术进行微纳制造ꎬ将是我们研究的方向ꎮ图５㊀陶瓷材料组织图像处理图４㊀结㊀语图像是人们在收集并交换信息的过程中所采取的主要途径来源之一ꎬ所以ꎬ在生活㊁生产当中ꎬ肯定会应用到图像处理技术ꎮ近年来ꎬ随着计算机㊁信息㊁光电等技术和精密仪器设备的快速发展ꎬ在各个领域中ꎬ数字图像处理技术的发展趋势有一定的差异性ꎬ主要体现在以下两个方面ꎮ软件领域方面:不同学科知识的交叉越来越明显ꎬ充分利用现有学科取得的成就和经验ꎬ逐步创建数字图像处理技术完整的理论体系ꎻ在应用过程中ꎬ开发并完善匹配的技术软件ꎬ使图像处理的速度和质量大幅度提高ꎻ针对不同领域的图像处理技术ꎬ逐步完善并制定规范的数字化处理技术标准ꎮ硬件领域方面:图像的采集设备由原来的二维逐渐向三维成像技术方面发展并且具有必须达到的分辨率要求ꎻ为满足图像的处理要求ꎬ图像的显示载体设备要满足处理分辨率的要求ꎻ为适应图像处理技术的模块功能ꎬ硬件核心技术芯片要高度集成ꎮ综上所述ꎬ我国针对不同领域的数字图像处理技术ꎬ研究较晚ꎬ现在还处于初级阶段ꎮ因此ꎬ全体科研人员要努力缩小与发达国家之间的差距ꎬ全面提升国内此项技术的应用水平ꎬ加大其应用范围ꎮ参考文献:[１]㊀李红俊ꎬ韩冀皖.数字图像处理技术及其应用[Ｊ].计算机测量与控制ꎬ２０１２ꎬ１０(９):６２０－６２２.[２]㊀ＭｏｒｉｋｉＹꎬＯｇａｓａｗａｒａＭ.ＳｐｉｎｎｅｒｅｔｆｏｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆＣｏｍｐｏｓｉｔｅＦｉｌａ￣ｍｅｎｔｓ[Ｐ].ＵＳＡｐｐｌＰａｔꎬＵＳ４４４５８３３.１９８４.[３]㊀巨西民ꎬ莫润阳.钻杆接头螺纹部位疲劳裂纹的超声波检测[Ｊ].西安石油学院报:自然科学版ꎬ２００９(９):６４－６７. [４]㊀陈向伟.图像技术在微小零件几何尺寸测量中的应用[Ｊ].工具技术ꎬ２００５ꎬ３９(８):８６－８.[５]㊀董桂梅.影像法测量透镜中心误差的研究[Ｊ].光学仪器ꎬ２００７ꎬ２９(２):６－１１.[６]㊀王㊀蓓ꎬ殷肖川.基于数控图像技术的钻杆裂纹检测研究ꎬ计算机技术与发展ꎬ２００８ꎬ１８(１０):２４４－２４６.２７１报道与评述㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１８年第２期(第３１卷ꎬ总第１５４期) 机械研究与应用。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理在计算机视觉和图像分析领域中扮演着重要角色。
随着数字图像处理算法的不断发展和改进，对于图像的处理和分析有了更深入的理解。
本篇论文主要介绍了数字图像处理的一些基础概念、方法和应用。
首先，数字图像处理是基于计算机的图像处理技术，旨在改善图像的质量、增强图像的特征以及从图像中提取有用的信息。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、预处理、特征提取和图像重建等。
在图像获取的阶段，通过传感器或数码相机等设备获取图像的原始数据。
在预处理的阶段，对图像进行去噪、平滑和增加对比度等操作，以消除图像中的噪声和提高图像的视觉效果。
在特征提取的阶段，根据图像的特定特征，如边缘、纹理和颜色等，进行特征的提取和描述。
在图像重建的阶段，利用图像处理算法对图像进行重建和恢复。
常见的图像处理算法包括滤波、变换和编码等。
滤波算法主要用于图像平滑和去噪，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
变换算法主要用于提取图像的频域特征，如傅里叶变换和小波变换等。
编码算法主要用于图像的压缩和存储，如JPEG、PNG和GIF等。
除了基本的图像处理方法，数字图像处理还有许多应用领域。
其中之一是医学图像处理，包括医学图像的分割、配准和识别等。
另一个应用是遥感图像处理，用于地理信息系统和环境监测等领域。
此外，数字图像处理还在安全和认证、图像检索和图像合成等领域发挥重要作用。
总之，数字图像处理是一门研究如何使用计算机技术对图像进行处理和分析的学科。
通过了解数字图像处理的基本概念、方法和应用，可以更好地理解图像的特性和结构，提高图像处理的效果和精度，并在各个领域中发挥重要作用。
机械制造与自动化技术专业优秀毕业论文范本数字化制造技术在机械加工中的应用研究
机械制造与自动化技术专业优秀毕业论文范本数字化制造技术在机械加工中的应用研究随着科技的不断发展和进步，数字化制造技术在机械加工中的应用也越来越广泛。
本文将从机械制造与自动化技术专业的角度，探讨数字化制造技术在机械加工中的应用研究。
第一节：引言随着信息技术的飞速发展，数字化制造技术作为一种新兴的制造方式，正逐渐改变着传统机械加工的模式。
它利用计算机技术和高级控制系统，实现了机械加工过程的自动化和智能化，大大提高了生产效率和产品质量。
在机械制造与自动化技术专业的研究中，数字化制造技术的应用已成为一个热点和难点问题。
第二节：数字化制造技术的基本原理数字化制造技术是一种将数字化信息与制造过程相结合的技术。
它主要包括三个方面的内容：CAD（计算机辅助设计）、CAM（计算机辅助制造）和CNC（计算机数控）。
CAD可以实现产品设计和装配的数字化；CAM可以通过计算机生成工艺文件，实现数字化的制造过程；CNC则可以通过计算机控制机床的运动，实现数字化的加工过程。
第三节：数字化制造技术在机械加工中的应用3.1 数字化制造技术在零部件加工中的应用数字化制造技术在零部件加工中的应用主要体现在以下几个方面：一是通过CAD系统进行产品设计，可以实现精确的设计和装配，避免了传统手工设计的不准确性；二是通过CAM系统生成工艺文件，可以准确地描述加工工艺和工艺参数，大大提高了加工的精度和效率；三是通过CNC系统控制机床的运动，实现零部件的数字化加工，提高加工的一致性和稳定性。
3.2 数字化制造技术在装配工艺中的应用数字化制造技术在装配工艺中的应用主要包括两个方面：一是通过CAD系统进行产品装配的模拟和优化，可以提前发现装配过程中可能出现的问题，并进行相应的调整，避免了装配过程中的失误和损坏；二是通过数字化的装配过程，可以实现装配过程的追溯和质量控制，提高了产品的可靠性和质量。
3.3 数字化制造技术在质量控制中的应用数字化制造技术在质量控制中的应用主要表现在以下几个方面：一是通过数字化的工艺和质量控制文件，实时监测加工过程中的数据，并进行相应的控制和调整，确保产品的质量；二是通过数字化的质量检测和分析，可以实现对产品的全面检测和分析，及时发现和解决质量问题；三是通过数字化的质量追溯系统，可以实现对产品质量的追溯，为质量改进提供数据支持。
数字化设计与绘图软件在机械工程中的应用
数字化设计与绘图软件在机械工程中的应用随着科技的不断进步和发展，数字化设计与绘图软件在机械工程中的应用越来越广泛。
这些软件以其高效、精确和灵活的特点，极大地促进了机械工程领域的发展和创新。
本文将从三个方面探讨数字化设计与绘图软件的应用，分别是设计过程的数字化、制造过程的数字化以及产品生命周期的数字化管理。
首先，数字化设计与绘图软件实现了设计过程的数字化。
过去，在进行机械产品设计时，绘图师要花费大量时间手工绘制设计图纸，且难以保证其准确性。
然而，现在的数字化设计软件可以快速生成准确的设计图纸，并且可以对设计进行修改和优化。
比如，在CAD（计算机辅助设计）软件中，设计师可以使用各种功能和工具来创建、编辑和分析设计。
此外，数字化设计软件还可以提供虚拟样机功能，在产品实际制造之前通过模拟和仿真来检验设计的可行性，大大减少了试错成本。
其次，数字化设计与绘图软件促进了制造过程的数字化。
在过去，机械零部件的制造过程主要依靠传统的手工操作和经验，这不仅费时费力，还容易出现误差。
而现在，借助数字化制造软件，机械零部件的制造变得更加智能和高效。
比如，在CAM（计算机辅助制造）软件中，可以根据设计图纸生成机床程序代码，自动控制机床进行加工。
这不仅提高了制造的精度和效率，还减少了人为操作的错误。
此外，数字化制造软件还可以实现自动化生产线，实现零件的快速组装和测试，大幅提高了生产能力。
最后，数字化设计与绘图软件实现了产品生命周期的数字化管理。
数字化设计软件可以将设计数据进行集中存储和管理，包括设计文档、零部件参数、产品模型等。
这样，不仅便于设计师之间的协作和信息共享，而且可以更好地管理产品的变更和版本控制。
此外，数字化管理软件还可以与其他企业资源管理系统（ERP）进行集成，实现对产品全生命周期的跟踪和管理。
通过引入数字化管理系统，企业可以更好地掌握产品的研发、制造、销售和售后等各个环节，从而提高整体运营效率。
总而言之，数字化设计与绘图软件在机械工程中的应用推动着行业的发展和创新。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理论文篇一：数字图像增强技术摘要：数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行各种操作和处理的过程。
图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。
本文针对数字图像增强技术进行了综述，包括直方图均衡化、滤波和锐化等常用方法。
此外，还介绍了一些新近提出的图像增强算法，如基于深度学习的方法。
最后，对数字图像增强技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像处理；图像增强；直方图均衡化；滤波；锐化；深度学习1.引言数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像质量和视觉效果的要求也越来越高。
图像增强是数字图像处理的一项基础技术，通过改善图像的对比度、亮度和细节等特征，提高图像的可视化效果。
图像增强技术已被广泛应用于医学影像、无人驾驶、图像识别等领域。
2.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素值分布，提高图像的对比度和显示效果。
其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的像素值域，使得新图像具有均匀分布的像素值。
直方图均衡化可以有效地增强图像的细节和纹理特征，但在一些情况下会导致图像过度增强或噪声增加。
3.滤波技术滤波是图像处理中常用的一种方法，通过对图像进行平滑或者锐化处理，改善图像的质量和视觉效果。
常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算像素点周围邻域像素的平均值来更新像素的值，可用于图像的平滑处理。
中值滤波通过计算像素点周围邻域像素的中值来更新像素的值，可有效地去除图像中的椒盐噪声。
高斯滤波通过对图像进行加权平均处理，对图像进行平滑和去噪。
4.锐化技术锐化是图像处理中常用的一种技术，通过增加图像中的高频成分，提高图像的边缘和细节等特征。
常用的锐化方法有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。
拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来增强图像的边缘和细节。
Sobel算子通过计算图像的一阶导数来提取图像的边缘特征。
数字图像处理技术论文
数字图像处理技术论文数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。
下面是店铺整理的数字图像处理技术论文，希望你能从中得到感悟!数字图像处理技术论文篇一数字图像处理技术研究[摘要]数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。
图像处理科学与技术已经成了工程学、计算机科学、通信科学、信息科学、军事、公安、医学等众多学科学习和研究的对象。
本文从数字图像处理的基本概念，研究内容为出发点，重点探讨了数字图像复原技术，最后介绍了数字图像处理系统，但由于数字图像处理技术领域内容极其广泛，与其他很多学科都有着千丝万缕的联系，所以对这项技术的研究还需要人类的进一步努力。
[关键词]数字图像处理技术数字图像处理主要研究中图分类号：IP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X(2015)05-0280-011 引言“图”是物体透射光或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。
前者是客观存在的，而后者为人的感觉，图像应是两者的结合。
图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。
人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种方法，但绝大部分(约80%)是来自视觉所接受的图像信息，即所谓“百闻不如一见”。
因此，图像处理技术的广泛研究和应用是必然的趋势。
2 图像数字化2.1 基本概念一幅黑白静止平面图像(如照片)中各点的灰度值可用其位置坐标(x，y)的函数f(x，y)来描述。
显然f(x，y)是二维连续函数，有无穷多个取值。
这种用连续函数表示的图像无法用计算机进行处理，也无法在各种数字系统中传输或存贮，必须将代表图像的连续(模拟)信号转变为离散(数字)信号。
这样的变换过程，称其为图像数字化。
图像数字化的内容包括两个方面：取样和量化。
2.2 取样点数和量化级数的选取假定一幅图像取M×N个样点，对样点值进行Q级分档取整。
毕业设计论文-数字图像刀具测量机的设计论文
1前言目前数控加工技术的精度已达到微米级,这就对刀具精度要求越来越高。
在数控加工过程中，我们需要将所用刀具的尺寸参数，如刀具的长度、直径等，输入到数控系统中，以减少机床撞刀的可能,降低工件的废品率,从而提高机床的加工效率和精度。
传统的刀具测量有试切法、投影法和线阵CCD测量法，这些测量方法都存在效率低、可靠性差的缺点。
为了满足数控加工的需要，研制高精度，高效率刀具测量系统是非常必要的。
1.1国内外刀具预调仪研究现状1.1.1国外研究现状目前国外大多数国家，特别是德国，都拥有多种不同型号的基于图像处理的计算机检测技术的刀具测量产品。
这些基于图像处理技术的刀具测量机基本都是通过面CCD摄像机采集刀具图像送入计算机进行处理，这种处理方法不但能迅速进行瞄准测量，而且还能形成相应的刀具信息库从而便于对刀具进行管理。
在制造方面，这些机器也采用了很多先进的制造加工技术，如采用铸铁机体，其刚性好，稳定性好，所以能够降低刀具测量误差提高精度。
图1.1是德国ZOLLER公司的一种产品，其优点是精确可靠，快捷方便，刀具的加紧和分开是通过薄膜按键实现，操作界面图形化和刀具测量程序专用化都使测量软件易学易用。
其采用CCD数字摄像以及Saturn影响处理技术可自动识别刀具切削刃形状，当被测刀具的切削刃进入摄像区域，切削刃的几何参数如长度和半径即可被自动测量出。
该机器能够实现微米级的测量精度，能够消除操作者的人为误差。
图1.2是德国凯狮公司生产的KALIMAT系列刀具测量机的一款。
这是该公司推出的高端立式刀具测量机之一，可以满足最高标准的测量要求，采用模块式高精度主轴，拉紧方式与机床相同，可安装各种型号的高精度模块式转换套，具有目前世界上最先进的技术性能。
图1.1德国ZOLLER公司产品图1.2 德国凯狮KALIMAT系列刀调仪1.1.2国内研究现状虽然目前我国正在快速引进刀具测量系统的先进技术。
但我国大部分的刀具测量系统仍然停留在机械光学投影式，这种测量方法主要是依靠人眼通过影屏将刀具放大后进行瞄准测量。
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西南交通大学本科毕业设计数字图像处理技术在无损检测等中的应用Digital image processing using in NDT.etc2012 年 6月院系机械工程系专业汽车工程年级 2008级姓名杨林题目数字图象处理及其在无损检测等中的应用指导教师评语指导教师 (签章)评阅人评语评阅人 (签章) 成绩答辩委员会主任 (签章)年月日毕业设计任务书班级2008级学生姓名杨林学号20087825发题日期：2012年3 月3 日完成日期：6月6日题目数字图象处理及其在无损检测等中的应用1、本论文的目的、意义：无损检测在机械设备、工程结构的维护中有重要意义。
对油样分析、射线探伤、超声波探伤等无损检测方法生成的图像进行数字图象处理，是实现损伤判断、故障诊断自动化的重要方法。
该选题具有重要实际意义，并促进学生在该领域的深入学习与应用研究，为将来的进一步深造打下基础。
2、学生应完成的任务（1）收集有关无损检测、数字图像处理等方面的资料，了解数字图像处理在无损检测上的应用；（2）学习数字图像处理的基本理论知识，掌握其原理、方法；（3）学会应用相关软件进行程序设计，实现对图像的计算机分析和处理；（4）把数字图像处理方法应用于相关无损检测的图像分析中；（5）完成具有规定格式的设计说明书一份。
3、论文各部分内容及时间分配：（共 15 周）第一部分查阅、搜集相关资料并参考学习；（3周）第二部分基于图像处理的基本知识原理，学习图像处理方法的程序设计，并调试；（4周）第三部分应用图像处理技术对无损检测所得图像进行分析处理，做图像特征提取、图形识别，计算特征参数；（5周）第四部分设计说明书的书写整理，程序的运行演示等工作。
（2周）评阅及答辩（1周）备注参考文献：有关图像处理、无损检测，以及相关程序设计等方面的书籍和资料在图书馆和网络上有很多，可自行选择参考。
指导教师：郭世伟2012年3月3日审批人：年月日摘要本课题主要研究的是将数字图像处理技术引入到无损检测和油样铁谱分析当中，在分析和检测图像的基础上，运用数字图像处理中的图像增强、图像分割的方法并结合matlab软件编程技术处理X射线无损检测和铁谱无损检测结果所得到的图像，能够有效的检测出目标的实际位置、形状、大小等相关参数。
数字图像处理技术是通过对图像的数学变换和相关处理方法将图像中的特征区域所包含的特征信息表现出来，在实现信息的可视化、智能化等方面提供了一个有效的解决方案。
从而以此来进一步对机械设备的工作运行情况进行判断，实现了机械故障诊断检测的智能化。
本文在研究过程中，主要由以下几个方面的工作：（1）介绍了数字图像处理技术和无损检测技术的研究概况和发展趋势，论述了数字图像处理技术应用于无损检测图像中的现实意义。
（2）概述了数字图像处理的基本原理和方法，奠定了实现图像预处理、图像特征提取的理论基础。
（3）结合matlab软件编程同时运用图像处理技术的相关原理对X射线无损检测图像图像增强处理以及比较了不同种类的滤波方法处理检测图像的实际效果，确定了选择中值滤波处理图像的结果做进一步图像分析。
在图像分割过程中选取了不同阈值进行图像二值化处理，确定了采用最大方差阈值法分割图像，实现图像的二值化处理。
并进一步采用canny边缘检测技术提取出特征区域的检测边缘，实现了对目标轮廓的有效检测。
（4）采用K-均值聚类方法首先对铁谱图像中的特征区域进行提取，并对提取出的特征区域进行灰度调整、中值滤波完成图像的预处理过程，进而采用最大方差阈值法分割图像，将图像合理的转化成二值图像，并对各特征区域进行颜色标记和边缘检测，提取出了特征区域的相关参数。
最后采用链码技术对其中一部分区域进行链码提取以此来描述特征区域的轮廓，实现了对特征区域的形状描述。
（5）对图像处理技术在X射线无损检测和铁谱分析两种应用中进行Matlab GUI 界面设计。
关键词：无损检测，铁谱分析，图像处理，边缘检测，图像分割AbstractThis thesis mainly probes the way that using the digital image processing technology into non-destructive testing and iron spectrum analysis. The essential is that I applying the image processing theory of image enhancement and image segmentation connected with the computer programming in matlab process the image of x-ray non-destructive testing and iron spectrum analysis based on analyzing test image. Afterwards, we can obtain the relative parameters of the tested image such as the position, shape and size. The image processing technology can take the image characteristics information out via image math transforms and relative processing methods, supplied an efficient solution to visualization and intellectualization of information. Therefore, we can utilize those information further estimated the working condition of mechanical equipments so as to realize the intellectualization in testing the failure of equipments.There were some aspects works below in researching of this task:(1) Introduced the current developments of digital image processing technology and non-destructive testing in home and abroad, I discussed the practical meaning of using digital image processing into NDT area.(2) Summarized the method and fundamental theory of digital image processing, I had gain a totally comprehension in image preprocessing and image feature extraction.(3) I had processed the image of x-ray non-destructive testing based on the programming in matlab and the relative theory of image processing technology. Besides, confirmed to apply the results of median filtering to make further image analysis by comparing the results of the different filter methods processing the tested image. What’s more, confirmed to apply the maximum variance threshold method to do image segmentation by comparing results of the different threshold values processing deal with image segmentation. At the end, when I apply canny edge testing programming to do with the image I got in the former stage realizing an efficient testing towards extracting the edge of target area.(4) At the first of the beginning, extracting the target area in the iron spectrumimage based on the theory of k-mean clustering method. With that, in order to finish the process of image preprocessing I choose to process the image with the methods of image gray adjustment and median filter processing. Then, I obtained the binary image by using maximum variance threshold method. Besides, I made a color indication and edge testing for the image so as to obtain some relative information of the target area. At last, in order to make a shape description about the target area I have chosen to make a research about the freemam code technology and used this technology successfully described a piece of the target area.(5) Making windows-designing of GUI matlab for the application of digital image processing into x-ray non-destructive testing and iron spectrum analysis.Key words: non-destructive testing, iron spectrum analysis，image processing, edge testing, image segmentation目录第1章绪论 (1)1.1 无损检测技术简介 (1)1.2 油样铁谱分析简介 (1)1.3 数字图像处理技术简介 (2)1.4课题的研究内容及意义 (3)第2章图像处理的基本原理及方法 (5)2.1 图像预处理 (5)2.1.1图像增强 (5)2.1.2 图像的平滑化 (7)2.2 图像分析 (13)2.2.1 灰度阈值法分割 (13)2.2.2 边缘检测 (15)2.2.3 基于彩色图像的K-均值聚类分割 (17)2.3 图像的特征描述 (17)2.3.1 形状描述 (18)第3章数字图像处理技术应用于X射线检测 (21)3.1 X射线无损检测技术简介 (21)3.2 X射线检测原理 (21)3.3 图像预处理 (22)3.3.1焊缝图像灰度调整 (22)3.3.2 焊缝图像滤波 (25)3.4 图像分析 (31)3.4.1图像灰度阈值法分割 (32)3.4.2图像边缘检测 (35)3.5 本章小结 (36)第4章数字图像处理技术应用于油样铁谱分析 (37)4.1 铁谱分析技术的基本原理 (37)4.1.1常用铁谱仪的工作原理 (37)4.2 数字图像技术应用于磨粒检测和分析 (38)4.2.1铁谱图像处理 (39)4.3 本章小结 (48)第5章 Matlab GUI图像处理界面设计 (49)5.1 Matlab GUI简介 (49)5.2 GUI界面设计应用 (50)5.2.1 X射线无损检测GUI界面 (50)5.2.2 铁谱图像处理GUI界面 (51)5.3 本章小结 (52)结论 (53)致谢 (54)参考文献 (55)附录 (57)第1章绪论1.1 无损检测技术简介随着科学和工业技术的飞速发展，许多现代化工业都是工作在工作条件相当恶劣如高温、高压、高荷载的条件下，但为了使材料在其使用寿命期限内不出现失效损坏，以确保其在工作年限内正常工作。