图像直线检测论文

霍夫变换是一种特征检测(feature extraction)，被广泛应用在图像分析（image analysis）、计算机视觉(computer vision)以及数位影像处理(digital image processing)。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间(parameter space)中执行投票来决定物体的形状，而这是由累加空间(accumulator space)里的局部最大值(local maximum)来决定。现在广泛使用的霍夫变换是由RichardDuda和PeterHart在公元1972年发明，并称之为广义霍夫变换(generalizedHoughtransform)，广义霍夫变换和更早前1962年的PaulHough的专利有关。经典的霍夫变换是侦测图片中的直线，之后，霍夫变换不仅能识别直线，也能够识别任何形状，常见的有圆形、椭圆形。1981年，因为的一篇期刊论文"Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes"，让霍夫变换开始流行于计算机视觉界。

●源图像

●处理后图像

●函数原型 ○c++

○Android

●参数解释 ○image：输入图像：8-bit，灰度图 ○lines：存储线段极坐标的容器，每一条线由具有四个元素的矢量(x_1,y_1, x_2, y_2）表示，其中，(x_1, y_1)和(x_2, y_2) 是每个检测到的线段的结束点。 ○rho：生成极坐标的像素扫描步长。 ○theta：生成极坐标的角度步长，一般是π/180。 ○threshold：要”检测” 一条直线所需最少的的曲线交点。 ○minLineLength ：默认值0，表示最低线段的长度，比这个设定参数短的线段就不能被显现出来。 ○maxLineGap ：默认值0，允许将同一行点与点之间连接起来的最大的距离。

●c++中

●Android中

传感器(英文名称：transducer/sensor)是直接作用于被测量、并能按一定规律将其转化为同种或别种量值输出的器件。这是我为大家整理的传感器技术论文范文，仅供参考!传感器技术论文范文篇一传感器及其概述摘要传感器(英文名称：transducer/sensor)是直接作用于被测量、并能按一定规律将其转化为同种或别种量值输出的器件。目前，传感器转换后的信号大多是电信号，因而从狭义上讲，传感器是把外界输入的非电信号转换为电信号的装置。【关键词】传感器种类新型 1 前言传感器是测试系统的一部分，其作用类似于人类的感觉器官，也可以认为是人类感官的延伸。人们借助传感器可以去探测那些人们无法用或不便用感官直接感知的事物，如用热电偶可以测量炽热物体的温度;用超声波换能器可以测海水深度;用红外遥感器可从高空探测地面形貌、河流状态及植被的分布等。因此，可以说传感器是人们认识自然界事物的有力工具，是测量仪器与被测量物体之间的接口。通常情况下，传感器处于测试装置的输入端，是测试系统的第一个环节，其性能直接影响着整个测试系统，对测试精度有很大影响。 2 传感器的分类按被测物理量的不同，可以分为位移、力、温度、流量传感器等;按工作的基础不同，可以分为机械式传感器、电气式传感器、光学式传感器、流体式传感器等;按信号变换特征可以分为物性型传感器和结构型传感器;根据敏感元件与被测对象直接的能量关系，可以分为能量转换型传感器与能量控制型传感器。 3 常见传感器介绍电阻应变式传感器电阻应变式传感器又叫电阻应变计，其敏感元件是电阻应变。应变片是在用苯酚，环氧树脂等绝缘材料浸泡过的玻璃基板上，粘贴直径为左右的金属丝或金属箔制成。敏感元件也叫敏感栅。其具有体积小、动态响应快、测量精度高、使用简单等优点。在航空、机械、建筑等各行业获得了广泛应用。电阻应变片的工作原理是基于金属的应变效应，即金属导体在外力作用下产生机械形变，其电阻值随机械变形的变化而变化。其可以分为：金属电阻应变片和半导体应变片式两类。金属应变片有金属丝式、箔式、薄膜式之分。半导体应变片具有灵敏度高(通常是丝式、箔式的几十倍)、横向效应小等优点。它们的主要区别在于：金属电阻应变片式是利用导体形变引起电阻变化，而半导体应变片式则是利用电阻率变化引起电阻的变化。电容式传感器电容式传感器是将被测物理量转换成电容量变化的装置，它实质是一个具有可变参数的电容器。由于电容与极距成反比，与正对面积和介质成正比，因此其可以分为极距变化型、面积变化型和介质变化型三类。极距变化型电容传感器的优点是可进行动态非接触式测量，对被测系统的影响小，灵敏度高，适用于较小位移的测量，但这种传感器有非线性特性，因此使用范围受到一定限制。面积变化型传感器的优点是输出与输入成线性关系，但与极距型传感器相比，灵敏度较低，适用于较大的直线或角位移的测量。介质变化型则多用于测量液体的高度等场合。电感式传感器电感式传感器是将被测物理量，如力、位移等，转换为电感量变换的一种装置，其变换是基于电磁感应原理。电感式传感器种类很多，常见的有自感式，互感式和涡流式三种。电感式传感器具有以下特点：结构简单，传感器无活动电触点，因此工作可靠寿命长。灵敏度和分辨力高，能测出微米的位移变化。传感器的输出信号强，电压灵敏度一般每毫米的位移可达数百毫伏的输出。线性度和重复性都比较好，在一定位移范围(几十微米至数毫米)内，传感器非线性误差可达～。同时，这种传感器能实现信息的远距离传输、记录、显示和控制，它在工业自动控制系统中广泛被采用。但不足的是，它有频率响应较低，不宜快速动态测控等缺点。磁电式传感器磁电式传感器是把被测物理量转换为感应电动势的一种传感器，又称电磁感应式或电动力式传感器。其工作原理是一个匝数为N的线圈，当穿过它的磁通量变化时，线圈产生了感应电动势。磁通量的变化可通过多种方式来实现，如磁铁与线圈做切割磁力线运动、磁路的磁阻变化、恒定磁场中线圈面积的变化，因此可制造出不同类型的传感器用于测量速度、扭矩等。压电式传感器压电式传感器是一种可逆传感器，是利用某些物质的压电效应进行工作的器件。最简单的压电式传感器是在压电晶片的两个工作面上进行金属蒸镀，形成金属膜，构成两个电极。当晶片受压力时，两个极板上聚集数量相等而极性相反的电荷，形成电场。因此压电传感器可以看成是电荷发生器，又可以看作电容器。 4 新型传感器生物传感器生物传感器是用生物活性材料(酶、蛋白质、DNA、抗体、抗原、生物膜等)与物理化学换能器有机结合的一门交叉学科，是发展生物技术必不可少的一种先进的检测方法与监控方法，也是物质分子水平的快速、微量分析方法。各种生物传感器有以下共同的结构：包括一种或数种相关生物活性材料(生物膜)及能把生物活性表达的信号转换为电信号的物理或化学换能器(传感器)，二者组合在一起，用现代微电子和自动化仪表技术进行生物信号的再加工，构成各种可以使用的生物传感器分析装置、仪器和系统。生物传感器的原理：待测物质经扩散作用进入生物活性材料，经分子识别，发生生物学反应，产生的信息继而被相应的物理或化学换能器转变成可定量和可处理的电信号，再经二次仪表放大并输出，便可知道待测物浓度。激光传感器激光传感器：利用激光技术进行测量的传感器。它由激光器、激光检测器和测量电路组成。激光传感器是新型测量仪表，它的优点是能实现无接触远距离测量，速度快，精度高，量程大，抗光、电干扰能力强等。激光传感器原理：激光传感器工作时，先由激光发射二极管对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号，并将其转化为相应的电信号。 5 结束语随着科技的飞速发展，人们不断提高着自身认知世界的能力。传感器在获取自然和生产领域中发挥着巨大上的作用。目前，传感器技术在发展经济、推动社会进步方面起到重要的推动作用。相信未来，传感器技术将会出现一个飞跃。作者简介杨天娟(1991-)，女，河北省邯郸市人。现为郑州大学本科生，主要研究方向为机械工程及自动化。作者单位郑州大学机械工程学院河南省郑州市 450001 传感器技术论文范文篇二温度传感器摘要：温度传感器是最早开发、也是应用最广泛的一种传感器。据调查，早在1990年，温度传感器的市场份额就大大超出了其它传感器。从17世纪初，伽利略发明温度计开始，人们便开始了温度测量。而真正把温度转换成电信号的传感器，是1821年德国物理学家赛贝发明的，也就是我们现在使用的热电偶传感器。随后，铂电阻温度传感器、半导体热电偶温度传感器、PN结温度传感器、集成温度传感器相继而生。也使得温度传感器更加广泛的应用到我们的生产和生活中。本文主要介绍了温度传感器的分类、工作原理及应用。关键词：温度传感器;温度;摄氏度中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 (2014) 02-0000-01 温度传感器(temperature transducer)，利用物质各种物理性质随温度变化的规律把温度转换为可用输出信号。温度传感器是温度测量仪表的核心部分，品种繁多。按测量方式可分为接触式和非接触式两大类。现代的温度传感器外形非常得小，这样更加让它广泛应用在生产实践的各个领域中，也为我们的生活提供了无数的便利和功能。一、温度的相关知识温度是用来表征物体冷热程度的物理量。温度的高低要用数字来量化，温标就是温度的数值表示方法。常用温标有摄氏温标和热力学温标。摄氏温标是把标准大气压下，沸水的温度定为100摄氏度，冰水混合物的温度定为0摄氏度，在100摄氏度和0摄氏度之间进行100等份，每一等份为1摄氏度。热力学温标是威廉汤姆提出的，以热力学第二定律为基础，建立温度仅与热量有关而与物质无关的热力学温标。由于是开尔文总结出来的，所以又称为开尔文温标。二、温度传感器的分类根据测量方式不同，温度传感器分为接触式和非接触式两大类。接触式温度传感器是指传感器直接与被测物体接触，从而进行温度测量。这也是温度测量的基本形式。其中接触式温度传感器又分为热电偶温度传感器、热电阻温度传感器、半导体热敏电阻温度传感器等。非接触式温度传感器是测量物体热辐射发出的红外线，从而测量物体的温度，可以进行遥测。三、温度传感器的工作原理 (一)热电偶温度传感器。热电偶温度传感器结构简单，仅由两根不同材料的导体或半导体焊接而成，是应用最广泛的温度传感器。热电偶温度传感器是根据热电效应原理制成的：把两种不同的金属A、B组成闭合回路，两接点温度分别为t1和t2，则在回路中产生一个电动势。热电偶也是由两种不同材料的导体或半导体A、B焊接而成，焊接的一端称为工作端或热端。与导线连接的一端称为自由端或冷端，导体A、B称为热电极，总称热电偶。测量时，工作端与被测物相接触，测量仪表为电位差计，用来测出热电偶的热电动势，连接导线为补偿导线及铜导线。从测量仪表上，我们观测到的便是热电动势，而要想知道物体的温度，还需要查看热电偶的分度表。为了保证温度测量结果足够精确，在热电极材料的选择方面也有严格的要求：物理、化学稳定性要高;电阻温度系数小;导电率高;热电动势要大;热电动势与温度要有线性或简单的函数关系;复现性好;便于加工等。根据我们常用的热电极材料，热电偶温度传感器可分为标准化热电偶和非标准化热电偶。铂铑-铂热电偶是常用的标准化热电偶，熔点高，可用于测量高温，误差小，但价格昂贵，一般适用于较为精密的温度测量。铁-康铜为常用的非标准化热电偶，测温上限为600摄氏度，易生锈，但温度与热电动势线性关系好，灵敏度高。 (二)电阻式温度传感器。热电偶温度传感器虽然结构简单，测量准确，但仅适用于测量500摄氏度以上的高温。而要测量-200摄氏度到500摄氏度的中低温物体，就要用到电阻式温度传感器。电阻式温度传感器是利用导体或者半导体的电阻值随温度变化而变化的特性来测量温度的。大多数金属在温度升高1摄氏度时，电阻值要增加到。电阻式温度传感器就是要将温度的变化转化为电阻值的变化，再通过测量电桥转换成电压信号送至显示仪表。 (三)半导体热敏电阻。半导体热敏电阻的特点是灵敏度高，体积小，反应快，它是利用半导体的电阻值随温度显著变化的特性制成的。可分为三种类型：(1)NTC热敏电阻，主要是Mn，Co，Ni，Fe等金属的氧化物烧结而成，具有负温度系数。(2)CTR热敏电阻，用V，Ge，W，P等元素的氧化物在弱还原气氛中形成烧结体，它也是具有负温度系数的。(3)PTC热敏电阻，以钛酸钡掺和稀土元素烧结而成的半导体陶瓷元件，具有正温度系数。也正是因为PTC热敏电阻具有正温度系数，也制作成温度控制开关。 (四)非接触式温度传感器。非接触式温度传感器的测温元件与被测物体互不接触。目前最常用的是辐射热交换原理。这种测温方法的主要特点是：可测量运动状态的小目标及热容量小或变化迅速的对象，也可用来测量温度场的温度分布，但受环境温度影响比较大。四、温度传感器的应用举例 (一)温度传感器在汽车上的应用。温度传感器的作用是测量发动机的进气，冷却水，燃油等的温度，并把测量结果转换为电信号输送给ECU.对于所有的汽油机电控系统，进气温度和冷却水温度是ECU进行控制所必须的两个温度参数，而其他的温度参数则随电控系统的类型及控制需要而不尽相同。进气温度传感器通常安装在空气流量计或从空气滤清器到节气门体之间的进气道或空气流量计中，水温传感器则布置在发动机冷却水路，汽缸盖或机体上上的适当位置.可以用来测量温度的传感器有绕线电阻式，扩散电阻式，半导体晶体管式，金属芯式，热电偶式和半导体热敏电阻式等多种类型，目前用在进气温度和冷却水温度测量中应用最广泛的是热敏电阻式温度传感器。 (二)利用温度传感器调节卫生间的温度。温度传感器还能调节卫生间内的温度，尤其是在洗澡的时候，能自动调节卫生间内的温度是很有必要的。通过温湿度传感器和气体传感器就能很好的控制卫生间内的环境从而使我们能够拥有一个舒适的生活。现在大部分旅馆和一些公共场所都实现了自动调节，而普通家庭的卫生间都还是人工操作，尚未实现自动调节这主要是一般客户不知道能够利用传感器实现自动化，随着未来人们的进一步了解，普通家庭的卫生间也能实现自动调节。参考文献： [1]周琦.集成温度传感器的设计[D].西安电子科技大学，2007.

论文霍夫变换检测图像中直线

霍夫变换（Hough Transform）是图像处理领域中，从图像中识别几何形状的基本方法之一。主要识别具有某些相同特征的几何形状，例如直线，圆形，本篇博客的目标就是从黑白图像中识别出直线。

翻阅霍夫直线变换的原理时候，橡皮擦觉得原理部分需要先略过，否则很容易在这个地方陷进去，但是问题来了，这个原理略过了，直接应用函数，里面有些参数竟然看不懂。例如极坐标，角度扫描范围，这种函数就属于绕不过去的知识点了，所以本文转移方向，死磕原理，下面的博文将语无伦次的为你展示如何学习原理知识。

因为数学知识的贫乏，所以在学习阶段会涉及到很多基础概念的学习，一起来吧。

首先找到相对官方的资料，打开该地址

下面是一个数学小白对原理的学习经验。

教材说：众所周知，一条直线在图像二维空间可由两个变量表示。

抱歉，小白还真不知道……即使学习过，这些年也早已经还给老师了。

一开始难道要学习笛卡尔坐标系，不，你低估小白的能力了，我第一个查询的是 θ 读作西塔，是一个希腊字母。

什么是笛卡尔坐标系？

这个比较简单，直角坐标系。

斜率和截距

斜率，亦称“角系数”，表示一条直线相对于横坐标轴的倾斜程度。

一条直线与某平面直角坐标系横坐标轴正半轴方向的夹角的正切值即该直线相对于该坐标系的斜率。

如果直线与 x 轴互相垂直，直角的正切直无穷大，故此直线不存在斜率。对于一次函数 y=kx+b ， k 就是该函数图像的斜率。

在学习的时候，也学到如下内容：

截距：对 x 的截距就是 y=0 时， x 的值，对 y 的截距就是 x=0 时， y 的值，截距就是直线与坐标轴的交点的横（纵）坐标。 x 截距为 a ， y 截距 b ，截距式就是： x/a+y/b=1（a≠0且b≠0）。

斜率：对于任意函数上任意一点，其斜率等于其切线与 x 轴正方向所成的角，即 k=tanα 。 ax+by+c=0中，k=-a/b 。

什么是极坐标系？

关于极坐标系，打开百度百科学习一下即可。

重点学到下面这个结论就行：

找资料的时候，发现一个解释的比较清楚的博客，后续可以继续学习使用。

继续阅读资料，看到如下所示的图，这个图也出现在了很多解释原理的博客里面，但是图下面写了一句话

在这里直接蒙掉了，怎么就表示成极坐标系了？上面这个公式依旧是笛卡尔坐标系表示直线的方式呀，只是把 k 和 b 的值给替换掉了。

为何是这样的，具体原因可以参照下图。

chou 图

继续寻找关于霍夫变换的资料，找到一个新的概念霍夫空间。

在笛卡尔坐标系中，一条直线可以用公式表示，其中 k 和 b 是参数，表示的是斜率和截距。

接下来将方程改写为，这时就建立了一个基于 k - b 的笛卡尔坐标系。

此时这个新的方程在 k - b 坐标系也有一个新的直线。

你可以在纸上画出这两个方程对应的线和点，如下图所示即可。

chou 图

新的 k - b 坐标系就叫做霍夫空间，这时得到一个结论，图像空间 x - y 中的点对应了霍夫空间 k - b 中的一条直线，即图像空间的点与霍夫空间的直线发生了对应关系。

如果在图像空间 x - y 中在增加一个点，那相应的该点在霍夫空间也会产生相同的点与线的对应关系，并且 A 点与 B 点产生的直线会在霍夫空间相交于一个点。而这个点的坐标值就是直线 AB 的参数。

如果到这里你掌握了，这个性质就为我们解决直线检测提供了方法，只需要把图像空间的直线对应到霍夫空间的点，然后统计交点就可以达到目的，例如图像空间中有 3 条直线，那对应到霍夫空间就会有 3 个峰值点。

遍历图像空间中的所有点，将点转换到霍夫空间，形成大量直线，然后统计出直线交会的点，每个点的坐标都是图像空间直线方程参数，这时就能得到图像空间的直线了。

上述的内容没有问题，但是存在一种情况是，当直线趋近于垂直时，斜率 k 会趋近于无穷大，这时就没有办法转换了，解决办法是使用法线来表示直线。

上文提及的斜截式如下：

通过第二个公式，可以得到下述公式：

此时，我们可以带入一些数值进行转换。

图像空间有如下的几个点：

转换后的函数，都可以在霍夫空间 θ - ρ （横坐标是 θ ，纵坐标是 ρ ）进行表示。

原理这时就比较清晰了：

除了一些数学知识以外，经典的博客我们也有必要记录一下，方便后面学习的时候，进行复盘。

本部分用于记录本文中提及的相关数学原理，后续还要逐步埋坑。

今天涉及了一点点数学知识，能力限制，大家一起学习，有错误的地方，可以在评论区指出，不胜感激。

希望今天的 1 个小时（今天内容有点多，不一定可以看完），你有所收获，我们下篇博客见~

图像检测论文

首先一篇完整的论文里面肯定是包含图片的，那么就能让内容更加的清晰起到一定的指导好处，所以大部分文章里面都会加入必要的图片。其实对于图片的检测来说，其他检测系统会显得非常薄弱，甚至连检测图片的作用都很小。因此，在对论文上的图片进行鉴定时，不是检测不到，就是全部加了扰码。

其实，图片能不能被系统识别到，关键还是取决于图片内容是不是能转换成文字内容，尽管目前技术很早就达到了一定的水平，但部分查重系统还是存在一些不足。如今大部分查重系统都无法对图片进行识别查重，但是我们会注意到，实际上检测系统是做不到这一点的，但是论文检测软件已经开始可以对其进行检测了，说明论文检测软件的权威性。

论文查重系统会不断的升级，已经比较完善。其实这方面的技术人员会因为缺乏图像识别而不断改进，论文查重一定要按照学校的要求提交。

图中最主要的看图中的内容。如果图片是全文的话，检测的时候可以转换一下，再检测一下。所以选择论文检测软件在完成定稿时进行论文检测，保证最优的论文检测报告。

您好，论文查重不进行查重图片。论文查重只会对论文的纯文本内容进行检测，对于图片部分是不进行查重的。学生在引用图片时，虽然图片不会查重，但是建议学生在引用图片时注明好引用来源，不能随意复制别人的图片导致侵权现象。如果学生担心论文纯文本内容会提升论文重复率，可以将纯文本内容采用图片的形式展现出来，并且需要注意替换后看论文总字数是否达到学校的标准。众所周知，图片是由图形、图像等构成的平面媒体，图片的格式多种多样，但从总体上看，可分为两类：一类是点阵图，如 BMP、 JPG等格式都是点阵图，而 SWF、 CDR和 AI等属于矢量图形。图画在文章中可以起到很大的辅助作用尽管现在在网上可以搜索到很多的论文查重系统，但大多数的论文查重系统并不支持对论文中图片内。容的检测，目前只有知网有对论文图片进行检测的技术。因此现在大家要用除知网之外的论文查重系统的话，里面的论文图片就不能查重了，希望回答对您有帮助。

（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我

数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

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超精密加工机床的关键部件技术哈尔滨工业大学盖玉先董申 1 引言超精密加工机床的研制开发始于20世纪60年代。当时在美国因开发激光核聚变实验装置和红外线实验装置需要大型金属反射镜，因而急需开发制作反射镜的超精密加工技术。以单点金刚石车刀镜面切削铝合金和无氧铜的超精密加工机床应运而生。1980年美国在世界上首次开发了三坐标控制的M-18AG非球面加工机床，它标志着亚微米级超精密加工机床技术的成熟。日本的超精密加工机床的研制开发滞后于美国20年。从1981～1982年首先开发的是多棱体反射镜加工机床，随后是磁头微细加工机床、磁盘端面车床，近来则是以非球面加工机床和短波长X线反射镜面加工机床为主。德国、荷兰以及中国台湾的超精密加工机床技术也都处于世界先进水平。我国的超精密加工机床的研制开发工作虽起步比较晚，但经过广大精密工程研究人员的不懈努力，已取得了可喜的成绩。哈尔滨工业大学精密工程研究所研制开发的HCM-Ⅰ超精密加工机床，主要技术指标达到了国际水平。国外部分超精密加工机床和HCM-Ⅰ超精密加工机床的性能指标如表1所示。本文主要论述超精密加工机床的关键部件技术。表1 国内外典型超精密车床性能指标汇总型号(生产厂家) HCM-Ⅰ(中国哈工大) M-18AG(莫尔特殊机床,美国) Ultraprecision CNC machine(东芝,日本) Ultraprecision Lathe(IPT，德国) 主轴径向跳动(μm) ≤ ≤(500r/min) ≤ 轴向跳动(μm) ≤ ≤(500r/min) 径向刚度(N/μm) 220 100 轴向刚度(N/μm) 160 200 导轨 Z向(主轴)直线度＜μm/100mm ≤μm/230mm μm/80mm X向(刀架)直线度＜μm/100mm ≤μm/410mm μm/80mm X、Z向垂直度(") ≤1 1 重复定位精度(μm) 1(全程)() 加工工件精度形面精度(μm) 圆度：平面度：＜(P-V值) 表面粗糙度(μm) (P-V值) ～位置反馈系统分辨率(μm) 25 10 温控精度(℃) ≤ ± ± 隔振系统固有频率(Hz) ≤2 2 加工范围(mm) 320 356 650×250 2 主轴系统超精密加工机床的主轴在加工过程中直接支持工件或刀具的运动，故主轴的回转精度直接影响到工件的加工精度。因此可以说主轴是超精密加工机床中最重要的一个部件，通过机床主轴的精度和特性可以评价机床本身的精度。目前研制开发的超精密加工机床的主轴中精度最高的是静压空气轴承主轴(磁悬浮轴承主轴也越来越受到人们的重视，其精度在迅速得到提高)。空气轴承主轴具有良好的振摆回转精度。主轴振摆回转精度是除去轴的圆度误差和加工粗糙度影响之外的轴心线振摆，即非重复径向振摆，属于静态精度。目前高精度空气轴承主轴回转精度可达μm，最高可达μm，由于轴承中支承回转轴的压力膜的均化作用，空气轴承主轴能够得到高于轴承零件本身的精度。例如主轴的回转精度大约可以达到轴和轴套等轴承部件圆度的1/15～1/20。日本学者研究表明，当轴和轴套的圆度达到～μm的精度时，可以得到10nm的回转精度，并通过FFT测定其所制造的精度最高的空气轴承主轴的回转精度为8nm。HCM-Ⅰ超精密加工机床的密玉石空气轴承主轴的圆度误差≤μm。另外，空气轴承主轴还具有动特性良好、精度寿命长、不产生振动、刚性/载荷量具有与使用条件相称的值等优点。但是在主轴刚度、发热量与维护等方面需要做细致的工作。要做到纳米级回转精度的空气轴承主轴，除空气轴承的轴及轴套的形状精度达到～μm，再通过空气膜的均化作用来实现外，还需要保持供气孔流出气体的均匀性。供气孔数量、分布精度、对轴心的倾角、轴承的凸凹、圆柱度、表面粗糙度等的不同，均会影响轴承面空气流动的均匀性。而气流的不均匀是产生微小振动的直接原因，从而影响回转精度。要改善供气系统的状况，轴承材料宜选用多孔质材料。这是因为多孔质轴承是通过无数小孔供气的，能够改善压力分布，在提高承载能力的同时，改善空气流动的均匀性。多孔质材料的均匀性是很重要的。因为多孔质供气轴承材料内部的空洞会形成气腔，如不加以控制会引起气锤振动，为此必须对表面进行堵塞加工。 3 直线导轨作为刀具和工件相对定位机构的直线导轨，是仅次于主轴的重要部件。对超精密加工机床的直线导轨的基本要求是：动作灵活、无爬行等不连续动作；直线精度好；在实用中应具有与使用条件相适应的刚性；高速运动时发热量少；维修保养容易。超精密加工机床中的常用导轨有V-V型滑动导轨和滚动导轨、液体静压导轨和气体静压导轨。传统的V-V型滑动导轨和滚动导轨在美国和德国的应用都取得了良好的效果。后两种都属于非接触式导轨，所以完全不必担心爬行的产生。从精度方面来考虑后两种也是最适宜的导轨。液体静压导轨由于油的粘性剪切阻力而发热量比较大，因此必须对液压油采取冷却措施。另外液压装置比较大，而且油路的维修保养也麻烦。气体静压导轨由于支承部是平面，可获得较大的支承刚度，它几乎不存在发热问题，如�畛醯纳杓坪侠恚�蛟诤笮�奈�薇Q�矫婕负醪换岱⑸�裁次侍狻5�匦胱⒁獾脊烀娴姆莱尽？掌�脊斓募湎督鑫��肝⒚祝��匀绱舜笮〉某景H庋凼强床坏降模�庋�某景＜词故墙嗑皇乙膊荒芡耆��景B淙肟掌�脊烀婺诨嵋�鸬脊烀娴乃鹕恕W芴蹇蠢矗�掌�惭沟脊焓悄壳白詈玫牡脊欤��舨荒鼙Vし莱咎跫��蛐敫挠靡禾寰惭沟脊臁D壳翱掌�惭怪毕叩脊斓闹毕叨瓤纱?.1～μm/250mm。 HCM-Ⅰ超精密加工机床上使用的即是空气直线导轨，其气浮面上的压力分布如图1所示。图1 气浮面上的压力分布通过安装调整空气静压导轨得出如下结论：(1)必须保证足够的排气通道，否则溜板将产生位置扰动，扰动量有时达数微米。(2)从理论上讲减小节流孔径和气膜厚度，可以提高溜板刚度，但带来工艺上的困难。用传统机械加工手段很难加工出＜的小孔，需探求其它加工手段，也对防止小孔堵塞提出了更高的要求。(3)T型导轨的侧气浮块和下气浮块均由螺钉紧固，形成悬臂结构，当用螺钉紧固和有空气压力作用时，有可能产生变形，使气膜厚度不均匀以致于影响其性能。但经过计算证明，使用长螺钉时，气浮块和螺钉变形均稍大；使用短螺钉时，气浮块和螺钉的变形都在亚微米级，可忽略不计。 4 进给与微量进给系统进给系统中最常用的是各种进给丝杠，在超精密加工机床中滚珠丝杠因其反向间隙小、传动效率高而得到了广泛的应用。精度更高的静压丝杠和摩擦驱动装置也逐渐用于超精密加工机床。超精密加工机床的滚珠丝杠一般的精度等级为C0级。由于是闭环控制，利用最好等级的滚珠丝杠，可获得现行最高水平μm的定位精度。滚珠丝杠不需要静压丝杠所必需的附属装置，是使用极为方便的丝杠。但作为亚微米级超精密加工机床的进给丝杠必须考虑到由于滚珠的转动和滚珠间的接触滑动有微小的振动及与滑动丝杠等相比较振动衰减特性差等问题。HCM-Ⅰ超精密加工机床采用的滚珠丝杠，在严格保证伺服电动机与丝杠、丝杠和螺母与底座和溜板的联接装配的基础上，加大溜板气浮面积、提高其气浮刚度，从而减小由于丝杠的误差对溜板运动精度的影响。并且丝杠螺母与溜板采用了浮动连接结构，从而减小了溜板起伏造成滚珠丝杠受压波动而引起的丝杠瞬间或永久的变形。同时也避免了由于滚珠丝杠本身弯曲引起的因丝杠旋转而造成的溜板运动误差，因此实现了运动的最小位移分辨率≤μm。 >静压丝杠副的丝杠与螺母由于不直接接触，而是有一层高压液体膜相隔，所以没有由于摩擦而引起的爬行和反向间隙，因此可以长期保持精度，进给分辨率更高；又由于油膜具有均化作用，可以提高进给精度，在较长的行程上可以达到纳米级的定位分辨率。但是静压丝杠装置较大，且必须有油泵、蓄压器、液体循环装置、冷却装置和过滤装置等众多的辅助装置，另外还存在环境污染问题。摩擦驱动是通过摩擦把伺服电动机的回转运动转换成从动杆的直线运动，实现无间隙传动，其工作原理如图2所示。从微观上看，压紧轮与从动杆之间的油膜处于液体润滑状态，润滑油的剪断特性决定牵引系统。因而要选择系数较高的润滑油。压紧轮滚动时实现进给，进给分辨率取决于伺服电动机回转一周的步进数。采用摩擦驱动进给的一个重要问题是预压，若预压力过小，则接触面有可能产生滑动；若预压力过大，由于弹性变形，则很难实现正确的驱动。另外由于预压力的存在，还容易产生磨损问题。新的研究表明，用扭曲滚轮摩擦驱动可以实现埃(?)级定位。图2 摩擦驱动原理图各种进给丝杠及摩擦驱动特性如表2所示。超精密加工机床中还广泛应用微量进给机构，以满足对更高定位精度和进给分辨率的要求。常用的方法有采用滚动丝杠进给和弹性进给并用的方法和由粗调和微调压电元件组合的方法。HCM-Ⅰ超精密加工机床采用的是压电式微量进给刀架。表2 各种进给机构特性表种类优点缺点定位精度进给丝杠滑动丝杠制造容易，但需有研磨加工技术，衰减性好需注意爬行经仔细研磨加工后定位精度为μm前加工需达到μm 滚珠丝杠已有规格化，容易搞到(C0)级衰减性不好，需注意爬行，注意微小振动最高可达 μm前加工需达到μm 液体静压丝杠精度高，衰减性小装置大，辅助设备多和维护难，油污染相当好的定位精度为μm，通常是 μm 气体静压丝杠精度高，维护容易加工难 μm 摩擦驱动精度高，结构简单需要适宜的预压和管理当前的目标是μm 压电元件超微细的分辨率(亚纳米，nm) 行程微小(几微米～十几微米) nm， 5 环境条件超精密加工的环境条件有三。其一是污染，超精密加工机床必须置于洁净的超净室内才能充分发挥其优势。室内的洁净度以一立方英尺中μm以上的灰尘的数量表示。作为超精密加工机床的工作环境应为20000～3000级以下。其二是振动。环境振动的干扰不仅会引起机床本体的振动，更主要的是会引起切削刀具与被加工零件间的相对振动位移，后者将直接反映到被加工零件的精度和表面质量上。因此超精密加工机床必须设置性能优异的隔振装置。目前国外超精密加工机床中，大多数采用以空气弹簧为隔振元件的隔振系统，并取得了较好的隔振效果。这主要是因为空气弹簧在具有较大承载能力的同时，具有较低的刚度。弹簧的低刚度可使隔振系统获得较低的固有频率，远离环境干扰频率，提高隔振效果。经理论分析研究和计算比较，HCM-Ⅰ超精密加工机床采用了直筒约束膜式结构，并取内、外变角均为0°。这样不仅弹簧刚度的线性度好，而且结构简单，便于模具的制造以及装置的安装和调整。表3 提高超精密加工精度的计划目标误差原因日本精度(μm) POMA计划值(μm) 位置检测精度定位精度偏摆、俯仰、倾斜直线度轴向跳动径向跳动主轴的延伸主轴驱动热的影响工件的装夹形状精度(综合精度) (") 注：POMA是在将直径为800mm的大型非球面反射镜的形状精度提高到μm的前提下出来的。 p>其三是温度。超精密加工机床的加工必须在恒温室内进行，加工过程中温度的变化，会造成机床运动精度下降，不能获得所定的加工精度。为了解决这一问题，通常从两个方面入手，一是选择合适的部件材料，超精密加工机床中使用的和候选的材料有氧化铝陶瓷、铸铁、钢、殷钢、花岗岩、树脂混凝土和零膨胀玻璃。从实际出发，HCM-Ⅰ超精密加工机床几乎全部采用花岗岩。二是保持温度的恒定控制。在总结国内外经验之后，哈尔滨工业大学提出了“有效冷流速率”的概念，在此基础上进行的超精密恒温供油系统的温控精度达到了世界先进水平。 6 结束语亚微米级超精密机床HCM-Ⅰ的诞生，标志着我国的超精密加工研究跨入了国际行列。但它毕竟还没有走出实验室，没有商品化，要赶上国际先进水平还需加倍的努力。表3列出的是美国POMA的精度目标值和日本学者认为的今后精度目标值。图形请参照此网站。

摘要1 绪论2 总体设计3 机械部分机架设计升降气缸选型翻转气缸选型确定轴的尺寸选择轴承选齿轮齿条气缸选型夹紧气缸选型直线滚动导轨副的选择上升-下降机构中滚动直线导轨副的选项和校核旋转机构中滚动直线导轨副的选项和校核夹紧机构中滚动直线导轨副的选项和校核配重机构4 电气控制系统设计电控系统电源按钮接近开关磁性开关压力继电器电磁阀指示灯风机照明气路回路设计气源的选择与处理气动控制元件及回路的选择总结致谢参考文献

图像缺陷检测论文

图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network 论文笔记论文：Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network Received: 大多数坝面裂缝检测只能实现裂缝分类及粗略的定位。像素级语义分割检测可以提供更加精确直观的检测结果。作者提出一种基于深度卷积网络的坝面裂缝检测算法。首先使用无人机进行数据采集，然后对采集到的图像进行预处理（包括裁剪、手动标注），最后对设计好的CDDS 网络结构进行训练、验证和测试。与ResNet152-based SegNet U-Net FCN 进行了比较。大坝是水电站的重要水利建筑物。大坝的安全运行对于水电站有着重要的意义。由于结构变形、地震、水流引起的裂缝对大坝坝体产生严重的影响并威胁到水电站的安全运行。因此，对大坝结构的定期健康评估，特别是对大坝裂缝的检测任务变得尤为重要。根据大坝裂缝的结构特征以及裂缝强度，人们可以对大坝的结构健康进行评估和监测。传统的大坝裂缝的巡检任务通常基于人工进行检测，但是效率低下、耗时费力，浪费了大量的人工成本，因此对裂缝的自动高效检测是非常必要的。基于计算机视觉的裂缝检测算法得到了广泛的研究。这些方法大多采用传统的图像处理技术和机器学习方法，以识别出一些简单的结构损伤。这些方法利用手工提取的特征从图像中提取特征，然后评估提取的特征是否表示缺陷。然而，上述方法的结果不可避免地受到主观因素的影响卷积神经网络（CNN）在图像分类和识别领域取得很大的进步，基于CNN的裂缝检测算法也展示出更优异的表现。大坝裂缝的特点：修补痕迹、噪声大、背景纹理复杂、非结构化的、分布不均匀、裂缝位置随机、背景模糊等缺点提出了一种像素级的大坝表面裂缝检测方法，利用深卷积网络进行特征提取。利用浅卷积层的定位特征和深卷积层的抽象特征，进行多尺度卷积级联融合和多维损失值计算，实现裂纹缺陷像素级分割，并以高精度、高效率等优点解决了坝面明显裂缝检测问题，消除了可能存在的安全隐患，确保了坝面安全。实验结果表明，该方法对大坝表面像素级裂缝的检测是最优的。语义分割 PSPNet [42],ICNet [43], Deeplabv3[44],UNet [45] and SegNet [46] 语义分割网络通常分为编码网络和解码网络。编码网络：卷积层：用于提取输入图像的特征池化层：减小feature map的规模，减轻计算负担。解码网络：反卷积层（反褶积层）：上采样还原feature map大小与输入图像相同，并输出预测结果。编解码网络结构高度对称：同时利用稀疏feature map和稠密feature map。为了融合sparse 和 dense feature ，采用跳跃模块以连接编解码网络。编码网络： 15 卷积层：3*3 步长1 4 池化层： 2*2 步长2 解码网络： 15 反卷积层 1*1 4池化层采用dropout和BN防止过拟合。 Skip branch 4个，1*1卷积和反卷积每个branch计算 branch loss，4个branch loss级联为总损失的一部分。 Skip branch 的输入输出图像大小不变。卷积核的通道数必须等于输入张量的通道数。降采样取矩阵最大值卷积核大小 2*2 步长为2。反褶积也叫做转置卷积通过上采样还原feature map与输入图像大小相同。上采样方法：反褶积法、插值法反褶积法：对张量进行zero-padding填充最外层，再用反褶积核进行反褶积，修剪第一行和最后一行。1000副5472*3648图像使用LEAR软件手动标记。得到504张数据集，404用于训练，50用于验证，50用于测试。在Linux系统上使用TensorFlow构建的在配置了8 GB GPU的HP工作站上执行培训、验证和测试利用Anaconda建立了CDDS网络的虚拟python环境评价指标： Precision精度表示在所有预测破裂的样本中，样本的基本真实性也被破解的概率。 Recall召回表明在所有标记为开裂的样本中，样本被预测为开裂的概率。当正负样本数量存在较大差距时，仅使用精确性或召回率来评估性能是不合理的。TPR表示所有标记为裂纹的样本中被正确预测为裂纹的概率。TNR代表以标签为背景的所有样本中被正确预测为背景的概率.F-measure考虑到查全率和查准率的综合影响，F-测度是一个综合指标。IoU是目标检测领域中常用的评价定位精度的方法。IoU表示预测结果与地面真实值的交集与联合的交集的比率。大坝表面裂缝图像分为背景和裂缝两类。背景像素的数目远大于裂纹像素的数目。通常情况下，我们会同时计算背景arrears和裂缝arrears，然后以两张arrears的平均数作为最终arrears。IoU值是由背景像素决定的，不能准确表达裂纹的定位精度。使用三种学习速率10^4,10^5,10^6 使用softmax函数计算概率使用Dice loss计算网络损失。裂缝骨架提取：快速细化算法调用OpenCV库，进行计算。计算裂缝面积及长度宽度。使用其他裂缝数据集进行补充验证，在测试数据集上，提出的CDDS网络的裂纹IOU和F测度分别达到和略。