數(shù)學形態(tài)學梯度算子檢測鑄鐵金相圖像邊緣
格式：pdf
大?。?span id="uhjqzjc" class="single-tag-height" data-v-09d85783>547KB
頁數(shù)：3P
人氣 ：73
4.5
金相圖像處理是進行定量分析的前提,將金相圖像中的目標物正確的提取出來對定量分析起著重要的作用。利用同態(tài)濾波器對亮度不均勻的鑄鐵金相圖像進行濾波,校正因反射光強引起的亮度不均勻現(xiàn)象?；跀?shù)學形態(tài)學梯度算子提出新算法,利用預先定義的結構元素對圖像中石墨邊緣進行提取,之后經(jīng)過后處理再進行填充。實驗結果表明,該方法在保證石墨邊緣的同時可以抑制噪聲,能夠有效提取出石墨的邊界。
數(shù)學形態(tài)學路面裂縫識別算法研究
格式：pdf
大?。?span id="n1af12t" class="single-tag-height" data-v-09d85783>256KB
頁數(shù)：3P
數(shù)學形態(tài)學路面裂縫識別算法研究——裂縫的自動識別是公路管理和維護系統(tǒng)的一個重要組成部分。根據(jù)路面圖像的特點，提出了一個新的基于多結構多尺度數(shù)學形態(tài)學路面裂縫自動識別算法。首先使用不斷增大的結構元素對圖像進行交替開閉濾波，平滑圖像并去除噪音，然...
基于深度置信網(wǎng)絡與數(shù)學形態(tài)學融合的遙感影像建筑物變化檢測
格式：pdf
大小：2.5MB
頁數(shù)：7P
當前人工調查土地資源利用情況具有較高的人力成本且勞動強度大；對其實現(xiàn)自動變化檢測具有較高的理論和應用價值；將深度置信網(wǎng)絡(deepbeliefnetwork；dbn)應用于高分辨率遙感影像的建筑物變化檢測；但dbn在變化檢測時存在由誤判現(xiàn)象造成的建筑物完整度欠缺、空間存在噪聲等問題；提出dbn與數(shù)學形態(tài)學融合模型對高分辨率遙感影像建筑物進行變化檢測；在遙感影像預處理基礎上；標記少量明顯的變化與未變化樣本；利用搜索窗口從標記的區(qū)域獲取大量帶有標簽的樣本訓練融合模型分類器對建筑物進行變化檢測；檢測方法準確率為94.76%；召回率為87.63%；f1為91.06%；實驗結果表明；該方法可以為建筑物的變化檢測提供有效依據(jù)；
編輯推薦下載
數(shù)學形態(tài)學梯度算子檢測鑄鐵金相圖像邊緣熱門文檔
一種基于數(shù)學形態(tài)學的墻地磚表面缺陷檢測方法 一種基于數(shù)學形態(tài)學的墻地磚表面缺陷檢測方法
格式：pdf
大小：304KB
頁數(shù)：3P
4.3
介紹了一種利用數(shù)學形態(tài)學來檢測瓷質墻地磚表面缺陷的方法。該方法通過優(yōu)化形態(tài)學結構元素使圖象中正常的紋理變化經(jīng)濾波后響應最小,而缺陷紋理卻不受影響,以達到缺陷檢測的目的。實驗結果證明了該方法在實際應用中的可行性。
球墨鑄鐵金相缺陷
格式：pdf
大小：467KB
頁數(shù)：3P
4.7
從金相組織判斷球鐵牌號 從金相組織方面無法具體判別球鐵的牌號，具體看看 gb/t9441-2009《球墨鑄鐵金相檢驗》和gb/t1348-2009《球墨鑄鐵 件》就知道了，主要判別球鐵牌號的依據(jù)還是力學性能的數(shù)據(jù)，成 分和金相都不作為標準，成分主要控制大概球鐵的工藝性能，金相 主要看球化率和珠光體的含量其實也還是看工藝性能指標。 球墨鑄鐵與鑄鐵的區(qū)別 球鐵是球墨鑄鐵的簡稱,球墨鑄鐵是鑄鐵的一種 鑄鐵，含碳量在2％以上的鐵碳合金。工業(yè)用鑄鐵一般含碳量為2％～4％。碳在鑄鐵中多以石墨形態(tài) 存在，有時也以滲碳體形態(tài)存在。除碳外，鑄鐵中還含有1％～3％的硅，以及錳、磷、硫等元素。合金鑄 鐵還含有鎳、鉻、鉬、鋁、銅、硼、釩等元素。碳、硅是影響鑄鐵顯微組織和性能的主要元素。 鑄鐵可分為： ①灰口鑄鐵。含碳量較高（2.7％～4.0％），碳主要以片狀石墨形態(tài)存在，斷口呈灰色，簡稱灰鐵
球墨鑄鐵金相試樣的制備 球墨鑄鐵金相試樣的制備
格式：pdf
大小：885KB
頁數(shù)：4P
4.4
介紹了球墨鑄鐵金相試樣制備過程中的取樣、磨制、拋光和侵蝕過程中的一些方法和技巧。實踐證明,采用提出的金相試樣制備方法,可快速制備高質量的金相試樣。
定量金相分析技術在球墨鑄鐵金相檢驗中的應用 定量金相分析技術在球墨鑄鐵金相檢驗中的應用
格式：pdf
大小：754KB
頁數(shù)：4P
4.8
對于球墨鑄鐵的金相檢驗,傳統(tǒng)分析方法是運用gb/t9441-1988中的標準圖片采用對比法進行評定的,評定時帶有很大的主觀性。介紹了定量金相分析技術,它是建立在計算機技術和模式識別技術上的一種新的金相分析技術,可實現(xiàn)定量計算,其操作簡單,結果準確,避免了人為誤差。
基于算子的邊緣檢測在閥門氣密性測試中的應用 基于算子的邊緣檢測在閥門氣密性測試中的應用
格式：pdf
大?。?span id="6azzuvz" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.2MB
頁數(shù)：5P
4.3
介紹了canny算子的基本原理和計算實現(xiàn),給出canny邊緣檢測算法的實現(xiàn)步驟.利用matlab進行仿真,通過與其他邊緣檢測算子的比較,實驗結果證明canny算子對噪聲抑制較好,定位準確.最后與數(shù)學形態(tài)學相結合,將其運用到閥門氣密性測試中,獲得良好效果.
數(shù)學形態(tài)學梯度算子檢測鑄鐵金相圖像邊緣精華文檔
基于形態(tài)學的鋸材表面缺陷圖像處理方法研究 基于形態(tài)學的鋸材表面缺陷圖像處理方法研究
格式：pdf
大?。?span id="pfpn7uz" class="single-tag-height" data-v-09d85783>4.6MB
頁數(shù)：3P
4.5
設計了基于形態(tài)學的鋸材表面缺陷圖像處理方案,對典型節(jié)疤缺陷進行了實驗驗證,節(jié)疤缺陷檢測效果較好。通過對二值圖像的形態(tài)學處理,使節(jié)疤缺陷的邊界變得平滑完整,更加準確地反映了節(jié)疤缺陷的輪廓。
瀝青混合料數(shù)字圖像的邊緣檢測方法研究 瀝青混合料數(shù)字圖像的邊緣檢測方法研究
格式：pdf
大?。?span id="j5x3l71" class="single-tag-height" data-v-09d85783>332KB
頁數(shù)：2P
4.3
邊緣是圖像的基本特征,并且蘊含了豐富的內在信息,是圖像識別中抽取圖像特征的重要屬性。為了分析研究瀝青混合料中集料顆粒特征,介紹了幾種經(jīng)典邊緣檢測算子,對瀝青混合料數(shù)字圖像進行處理。最后以vc.net為平臺對圖像進行邊緣檢測,分析這幾種經(jīng)典算子的優(yōu)劣,找出適合瀝青混合料數(shù)字圖像邊緣檢測的最佳算子。
安全玻璃碎片圖像的邊緣檢測方法比較 安全玻璃碎片圖像的邊緣檢測方法比較
格式：pdf
大?。?span id="qpwn773" class="single-tag-height" data-v-09d85783>548KB
頁數(shù)：5P
4.6
分析了安全玻璃的碎片狀態(tài)試驗后采集到的數(shù)字圖像的灰度分布特點,并且應用幾種不同的邊緣檢測方法來對該類圖像進行邊緣的檢測,最后對實驗結果進行了分析和比較.
數(shù)學形態(tài)學梯度算子檢測鑄鐵金相圖像邊緣最新文檔
灰鑄鐵和球墨鑄鐵金相檢驗標準變更比對分析 灰鑄鐵和球墨鑄鐵金相檢驗標準變更比對分析
格式：pdf
大小：599KB
頁數(shù)：4P
4.8
2008年iso頒布了iso945—1:2008《microstructuresofcastirons-part1:graphiteclassificationbyvisualanalysis》標準[1](即《鑄鐵金相組織第一部分石墨分類目測法》),該標準將石墨分為6種類型,見表1。2009年10月30日我國頒布了gb/t7216—2009《灰鑄鐵金相檢驗》[2],該標準修改采用了iso945—1:2008中i型石墨部分,并在結構上作了編輯性修改,和iso945—1:2008相比,主要技術差異:增加了石墨分布f型,代替iso945—1:2008中附錄b的c′型;石墨分布形狀的說明中增加f型的說明;增加了珠光體數(shù)量、碳化物數(shù)量、磷共晶數(shù)量、共晶團數(shù)量的評定方
邊緣固定的功能梯度材料板條的共線裂紋問題 邊緣固定的功能梯度材料板條的共線裂紋問題
格式：pdf
大?。?span id="2map19a" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.6MB
頁數(shù)：7P
4.6
討論了反平面彈性功能梯度材料板條中的共線裂紋問題。假定板條的上下側邊是固定的,用fourier變換方法得到了一個基本解。這個基本解表示了實軸上一點作用有點位錯時引起的影響。利用此基本解可得共線裂紋問題的奇異積分方程。給出了算例和裂紋端應力強度因子的計算結果。分析和討論了彈性常數(shù)和開裂板條幾何尺寸對于應力強度因子的影響。
第五章鐵碳合金相圖和碳鋼
格式：pdf
大?。?span id="ntxvovu" class="single-tag-height" data-v-09d85783>6.4MB
頁數(shù)：50P
4.5
第五章鐵碳合金相圖和碳鋼
鑄鐵平板像素檢測法中的圖像均勻化方法 鑄鐵平板像素檢測法中的圖像均勻化方法
格式：pdf
大小：880KB
頁數(shù)：6P
4.7
在鑄鐵平板像素檢測法中,針對圖像的不均勻特點,建立了鑄鐵平板圖像的數(shù)學模型,并在此基礎上提出了以二維插值為基礎的鑄鐵平板圖像均勻化方法.結果表明,該方法的均勻化效果良好,均勻化后的平板圖像可直接用otsu方法對其進行分割,分割效果滿足應用要求.
鐵碳合金相圖與碳素鋼
格式：pdf
大?。?span id="0kgqccg" class="single-tag-height" data-v-09d85783>3.1MB
頁數(shù)：27P
4.4
鐵碳合金相圖與碳素鋼
基于邊緣檢測的鋼卷尺圖像二值化方法 基于邊緣檢測的鋼卷尺圖像二值化方法
格式：pdf
大小：359KB
頁數(shù)：未知
4.6
利用機器視覺技術對鋼卷尺實現(xiàn)自動檢定可提高檢定效率和準確度,圖像的二值化處理是自動檢定系統(tǒng)中的重要步驟。因此,重點對鋼卷尺圖像的二值化方法進行研究。針對鋼卷尺圖像的特點,提出了基于同態(tài)濾波和改進的so-bel算子進行邊緣檢測相結合的新的二值化處理方法,該方法能較好地保留原始圖像的邊界特征。利用matlab軟件進行仿真,以檢驗該方法的結果是否正確。
灰鑄鐵金相檢驗的不確定度估箅 灰鑄鐵金相檢驗的不確定度估箅
格式：pdf
大?。?span id="ukymqp5" class="single-tag-height" data-v-09d85783>88KB
頁數(shù)：未知
4.3
本文通過對ht200灰鑄鐵進行金相檢驗測量以及對標準不確定度的影響因素的分析，對重復性測量引入和目鏡刻度尺示值變化引起的不確定度分量分別進行a類評定和b類評定，并合成標準不確定度和計算擴展不確定度，在一定程度上提高了測量數(shù)據(jù)的準確性。
國家標準《可鍛鑄鐵金相檢驗》解讀 國家標準《可鍛鑄鐵金相檢驗》解讀
格式：pdf
大?。?span id="k6otlsp" class="single-tag-height" data-v-09d85783>80KB
頁數(shù)：未知
4.5
1標準概況 20世紀50年代，我國的可鍛鑄鐵采用原蘇聯(lián)標準foct1215—1941。1967年頒布了gb／t978—1967何鍛鑄鐵件分類及技術條件》，1977年頒布了jb／t2122—1977《鐵素體可鍛鑄鐵金相》。
鐵碳合金相圖和常用鋼鐵材料
格式：pdf
大?。?span id="soe7nfe" class="single-tag-height" data-v-09d85783>6.5MB
頁數(shù)：52P
4.8
鐵碳合金相圖和常用鋼鐵材料
數(shù)學形態(tài)學梯度算子檢測鑄鐵金相圖像邊緣相關
文輯推薦
知識推薦
百科推薦
職位：房建一級建筑師
擅長專業(yè)：土建 安裝 裝飾 市政 園林
