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公开(公告)号：CN115471660A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211168683.2
申请日：2022-09-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种NSST域红外目标分割及改进SURF匹配的浮选泡沫表面流速检测方法，首先，对相邻两帧泡沫红外图像NSST分解，在多尺度域构建图割的边界、亮度、显著性约束项实现对合并、破碎气泡的分割；然后，对分割后的背景区域进行SURF特征点检测和定位，通过统计扇形区域内的尺度相关系数确定特征点主方向，采用特征点邻域的多方向高频系数构造特征描述符；最后，对相邻两帧泡沫红外图像进行特征点匹配，根据匹配结果计算泡沫流速的大小、方向、加速度、无序度。应用本技术方案可实现减少噪声影响，提升分割精度。在NSST域改进SURF的特征方向确定和特征点描述方法，不仅极大提升运算效率和匹配精度，还提高算法整体的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110287975B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201910573323.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NSST形态特征及深度KELM的浮选加药异常检测方法。首先，实时采集浮选槽表面的气泡图像，将图像NSST分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；其次，对低频图像二值化提取气泡亮点，计算各亮点的个数、面积、标准差和椭圆率，计算各尺度高频子带系数的分形维数、均值和方差，构成气泡图像的多尺度形态特征；然后，在KELM算法基础上，借鉴深度学习思想构建一种深度KELM，将量子计算引入遗传算法的优化中，并用于优化深度KELM的参数，构建自适应深度KELM；最后，通过多尺度形态特征和自适应深度KELM建立浮选加药异常检测模型。本发明平均识别率和运行效率明显高于现有检测方法，更加符合浮选生产在线检测的需求，为后续的加药自动化控制打下基础。
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公开(公告)号：CN113916894A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111173508.8
申请日：2021-10-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于量子鸽群峰谷区间分割的铜冲压件表面裂缝检测方法，首先，对带裂缝的铜件表面图像进行预处理，采用了中值滤波与同态滤波处理，去除了椒盐噪声，增强了图像裂缝信息的细节；其次，对带裂缝的铜件表面图像进行全局多方向灰度变化扫描，遍历灰度变化曲线然后选出标准差最大的变化曲线；然后，通过峰谷判断阈值对灰度变化曲线进行峰谷点的搜索，在各个峰谷区间进行局部阈值分割，并引入改进量子鸽群算法对峰谷判断阈值以及修正参数进行最优化处理；最后，采用形态学方法消除裂缝图像噪声、填补裂纹中的细小空洞，再通过分析金属裂缝连通域的几何特性，去除残余噪声，提高了方法的有效性和通用性。
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公开(公告)号：CN110245672A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910545306.8
申请日：2019-06-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于快速视网膜特征点匹配及多尺度分割的浮选破碎气泡检测方法，首先采集连续两帧浮选气泡图像，对两帧气泡图像进行NSST分解，在多尺度高频子带进行气泡边缘检测及融合，并提取后一帧图像各个分割气泡的中心点；其次采用改进的FREAK采样模型对两帧图像进行特征点描述及匹配，根据前一帧分割气泡周围匹配点分布密度提取候选破碎气泡；最后将后一帧图像各个分割气泡的中心点映射到前一帧分割图像中，统计候选破碎气泡包含的中心点数；将包含多个中心点或无中心点的候选破碎气泡判为破碎气泡。本发明改进的FREAK算法的匹配效果和实时性强，破碎气泡检测方法受光照和运动变化的影响小，能有效提取出各个破碎气泡。
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