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《东北大学》 2009年
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基于机理模型判据的图像中微弱特征提取方法研究及应用

栾岚  
【摘要】:冶金工业中,部分难测生产过程参数由于受到噪声及伪信息等复杂环境干扰,采用传统的检测方法会导致检测偏差过大甚至无法测量。视觉检测因可实现非接触测量、实时检测且具有信息量大、系统维护量小等优势对于上述测量目标具有良好的适用性。但是,在目标特征过于微弱的情况下,仅采用图像信息本身仍不能完全保证微弱信息特征提取的可靠性。本文针对这一难题,提出了一种基于机理模型的复杂情况下的图像中微弱特征可靠提取方法,通过建立检测目标的机理模型,经分析得到目标特征判据,将该判据与视觉检测结果信息相结合,从而抑制伪信息干扰,增强微弱目标的特征,最终实现被测目标特征的可靠提取。 本文的主要工作如下: (1)利用视觉检测技术实现被测目标特征信息的提取。由于冶金现场的环境复杂,使得被测目标的特征被淹没导致无法可靠提取。针对上述问题,本文采用基于小波变换的阈值算法实现对叠加在图像中的噪声的滤除。除此之外,被测目标在图像采集过程中由于其受到形态、物性等变化的外界干扰,使得图像中叠加了大量的伪信息,影响特征提取可靠性。针对此种干扰,本文对归一化后的视觉数据进行伪信息抑制,使被测目标有效信号得到输出最大化。 (2)建立机理模型,得到目标特征识别的理论判据。通过大量实验发现,当被测特征过于微弱时,仅仅利用视觉检测技术无法实现其可靠提取,本文利用被测目标的机理模型实现对目标内在特性、变化趋势的预测,最终为被测目标的视觉检测提供可靠的依据,提高了目标检测的精度。 (3)结合机理模型判据的微弱特征视觉检测。将该方法应用于中间包钢水液位测量研究中,解决了复杂情况下,从中间包钢水液位测量棒上提取钢水层和保护渣层分界面处温度分布特征的问题。经现场应用试验,中间包内钢水层与保护渣层的分界面的测量偏差小于5mm。 现场结果表明,应用机理模型判据对视觉检测的补充是有效的、可靠的。本检测方法对于冶金过程参数检测中的微弱特征提取问题具有良好的适用性。
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