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基于R-L-MS-L滤波函数的CT图像重建
  • ISSN号:1002-8692
  • 期刊名称:电视技术
  • 时间:2014
  • 页码:26-28+32
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:中北大学,山西太原030051
  • 相关基金:国家自然基金资助项目(61171177); 国家重大科学仪器设备开发专项资助项目(2013YQ240830); 山西省科技攻关资助项目(20140321010-02)
  • 相关项目:基于工业CT固体火箭发动机缺陷定位与分割技术研究
中文摘要:

光纤传像元件缺陷检测一般都是由人工来完成的,其效率低下、误差大并且成本高.本文设计完成了一套基于机器视觉的光纤传像元件缺陷检测系统.根据对于光纤传像元件的有关知识了解,本系统选用双远心工业镜头配合千万像素级大靶面的CCD工业相机,实现了光纤传像元件表面缺陷的一次性成像并保证了足够的分辨率.在图像分割检测算法上提出了一种基于改进FCM的算法,通过相关实验验证并和传统的图像分割算法——全局阈值分割法做比较得出:该算法能够提升缺陷检测效率和准确率,进而能够准确而有效地实现缺陷的分割.整个系统运行稳定可靠,可以满足检测需求.

英文摘要:

Defect detection of optical fiber devices for image transmission was generally completed by manual work. It had low efficiency, big error and high cost etc. The article has designed and accom- plished a set of defect detection system of optical fiber devices for image transmission based on machine vision. According to the understanding of relevant knowledge for optical fiber devices for image trans- mission, the system chooses the pair of telecentric industry lens with tens of millions of pixels of large target surface CCD industrial camera, to achieve a onetime imaging on optical fiber devices for image transmission surface defects and ensure suffieient resolution. In the detection algorithm of image seg- mentation, an algorithm which is based on the improved FCM is proposed. By means of the relevant ex- perimental verification and comparing with the traditional image segmentation algorithm-global threshold segmentation, the algorithm can promote efficiency and accuracy rate of defect detection, and then can realize segmentation of defect accurately and effectively. The whole of system operates stably and relia- bly, and ean meet the needs of detection.

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期刊信息
  • 《电视技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:电视电声研究所
  • 主编:许盈(执行主编)
  • 地址:北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号
  • 邮编:100015
  • 邮箱:tvea@263.net.cn; dsss@chinajournal.net.cn
  • 电话:010-59570246
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8692
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2123/TN
  • 邮发代号:2-354
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖百种重点期刊、中国期刊方阵双百...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12712