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【摘 要 】武器射击准确性、使用寿命和安全性等技术指标与枪械内膛的质量有着至关重要的联系,因此

关于基于MATLAB枪械内壁瑕疵图像处理的大学毕业论文范文
图像类有关论文范文集
对于枪械内膛情况分析研究有着重要的意义.本系统在以往基础上对于调节和图像处理进行改进后建立一个新的检测系统,该系统利用内窥系统对枪械内膛状况进行检测后,并最终通过MATLAB软件对采集图像进行畸变校正及边缘检测等后期处理.结果证明,该系统较以往检验系统具有操作简单,拍摄图像清晰,测量数据误差小等优点.

【关 键 词 】枪械内膛;畸变校准;边缘检测;MATLAB

1.引言

枪管内膛不仅要承受子弹运动中的摩擦力、挤压力,还要受到高温高压火药气体的热化学作用,所有这些因素将会对枪管内膛产生烧蚀、锈蚀、挂铜、裂纹、膛线断裂等表面疵病,准确地测量出枪械内膛的疵病可以对新出厂的枪械内膛进行质量的合格检测,而且在枪械枪管的修理中,也能通过对枪管的检测来确定枪械维修范围和等级,从而提高枪械的修理质量.

现有测试系统存在成像质量差,劳动强度大,操作复杂等特点,不利于广泛推广.本文针对以往检测系统,提出了一种新型的检测方式.通过现有的光学内窥镜,根据不同内径的枪械来调节该检测过程不仅拍摄图像清晰,时间短等优点.该系统主要通过图像纹理、亮度、几何等关键特征[1],从而理解识别图像.还可以用于图像分割、配准、拼接等各个方面[2].这种测量方法的传感器能够在细长的枪管中顺利稳定的工作,并且检测速度快,精度高等优点.

2.系统设计

该系统可以根据不同内径枪膛进行调节.图1为该枪膛内壁测试系统整体结构示意图.

图1 系统总构成

测试前首先通过调节架,三爪使内窥系统处于贴近枪膛内壁状态,然后通过调节内窥镜焦距使图片处于最清晰状态.为了使图像更加接近真实水平.且图像畸变小,将内窥镜镜头尽量接近枪膛内壁.使用自身拍摄软件进行视频录制,通过单片机编程可以步进电机2转动并带动使枪管进行旋转,使得该系统可以进行一周拍摄,当对枪管内壁一个定点拍摄完一周后,当内窥系统将该部位图像采集完毕后,由步进电机1将使枪管进行水平运动,进而进行下一点的拍摄,直到整个枪械内膛图像全部拍摄完毕.最后通过专用视频分析软件将该视频根据需要分解为一帧帧图片.每隔N帧选取一副图片.最终视频由软件将其分解为一帧一帧图片,然后根据需要每隔秒提取一副图片,采用MATLAB软件对选取图片进行拼接,从而构成一副完整的枪械内壁图像,并建立一坐标轴,将图片置于其中,进行瑕疵位置标定,进而根据瑕疵进行面积等后期处理.

3.图像处理

标准模型是待检测产品图像的图像特征的统称[3],根据枪膛可能出现的瑕疵选取合适的图像特征来对待检测进行瑕疵检测.在此过程中也可以通过中转设备对枪械内部情况进行实时监测.主监控设备可以调节电机转速,以及对所检测枪管进行实时检测和拍摄图片保存等功能.图2为采用以上系统采集枪械内壁图像后对图片进行的后期处理流程图.

图2 图像处理流程图

图像采集过程中会受到光线,角度等各种噪声影响,从而对后续的图像处理结果起到一定的影响,对光照均匀,无污损的枪械内膛的进行二值化时,能取得轮廓连续,清晰的二值图像.还需要对有污损,光照不匀等枪械内膛图像的二值化算法.智能滤波在去除高斯噪声的同时,有很好的保留边缘效果[4].

4.数据分析

图片在计算机中是通过像素的形式显示的.像素是最小的图像单元,无数个像素点组合成了我们看到的图像.当计算机给每一个像素点赋以像素值时,人们就看到了彩色的图像.而像素点越多,图像越接近真实的物体样子也越清晰,也就是人们常说的分辨率高[5--6].

基于像素理论与MATLAB软件,要想计算图片中某一区域的面积,只需做到三点即可:

(1)标记或截取出图片中人们感兴趣的那部分区域;

(2)利用MATLAB软件进行简单编程,分别计算全图和所求区域的像素面积;

(3)通过查资料等途径获得全图真实面积,利用像素面积与真实面积的比值关系求得欲知区域的真实面积.物体实际大小,物体相对于内窥镜物距及图像大小间的关系,进行定量研究.


该文来源:http://www.thtc.cn/shuoshilunwen/447705.html

为了验证本系统的测量精度,我们采用传统面积测量法与基于图像的测定方法对种不同规则图像进行面积的测定对比,结果如表1所示.

表1 数据对比

形状 实际面积(cm2) 测量面积(cm2) 误差

正方形 1 0.98 0.02

正方形 4 3.94 0.06

三角形 0.5 0.492 0.008

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三角形 2 1.964 0.036

圆 3.14 2.983 0.0157

圆 15.7 15.386 0.314

由所得数据分析可知:所获取的图像经过一系列的图像处理后,不仅图片质量得到改善,而且图像特征更为明显,最终使得所测量数据误差在2%以内.

5.总结

该系统不仅可以对枪管内部缺陷进行检测,对枪管质量、使用寿命和精度做出更为精确的评价.该系统具有操作简单、精度高、可靠性高的特点,是一种具有极高开发价值的测量方法.

参考文献

[1]Zhang Z Y.A flexible new technique for camera calibration[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2000,22(11):1330-1334.

[2]翟俊海,赵文秀,王熙照.图像特征提取研究[J].河北大学学报,2009,29(1):106-112.

[3]程转伟,颉潭成.图像处理技术在表面缺陷检测中的应用[J].微计算机信息,2008,24(5):312-314.

[4]周兴林,曲兴华,叶声华.基于图像灰度的目标快速检测算法的研究[J].传感技术学报,2007,20(3):606-608.


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[5]王锋,阮秋琦,徐金强.基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用[J].北方交通大学学报,2002,26(1):19-22.

[6]李明俐.基于颜色与形状特征的图像检索技术研究及系统的设计与实现[硕士学位论文].西安:西北大学图书馆,2010.

作者简介:殷军勇(1982—),男,山西大同人,中北大学电子测试技术国家重点实验室硕士研究生,研究方向:光电检测.

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