魯飛智能科技有限公司集研發(fā)、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售于一體，專業(yè)生產(chǎn)各種電動(dòng)升降柱、液壓路障機(jī)、車(chē)底掃描系統(tǒng)、智能防撞道閘、智能通道閘、泄爆門(mén)、電動(dòng)伸縮門(mén)、智能停車(chē)場(chǎng)收費(fèi)系統(tǒng)、崗?fù)?、停?chē)棚、防火門(mén)、防火玻璃門(mén)窗、鋼結(jié)構(gòu)登系列產(chǎn)品的綜合性現(xiàn)代化企業(yè)。車(chē)底掃描系統(tǒng)說(shuō)說(shuō)車(chē)底檢測(cè)中的圖像處理
為設(shè)計(jì)出合車(chē)底安檢行業(yè)要求的O型橡膠圈密封，為1而再，再而三的設(shè)備漏水而煩惱。 O型橡膠密封圈，簡(jiǎn)稱O型圈，是密封圈的1種，也是有代表X的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)件。顧名思義，它的目的在于設(shè)備密封。密封設(shè)計(jì)目標(biāo)是X目標(biāo)的1部份。相對(duì)于其他的密封件，O型圈的有：

　　1)適用。機(jī)械各子行業(yè)，從玩具類到航空航天，及其多種密封形式：靜態(tài)密封、動(dòng)態(tài)密封等，采用O型圈。(雖然針對(duì)某些情況，可以有的密封法，如矩形密封圈針對(duì)靜態(tài)密封的1部分情況)因?yàn)槠溥\(yùn)用的歷史較長(zhǎng)，質(zhì)量穩(wěn)定X有的(FMEA的頻度判斷準(zhǔn)則看看)，是高要求的IP68，IP69K的塵等，這種傳統(tǒng)的密封式的X其他的密封式。而且能避開(kāi)大多數(shù)的要求。 　　2)制造安裝要求簡(jiǎn)單?，F(xiàn)有的行業(yè)制造完夠密封圈的制作，而且花費(fèi)不高。質(zhì)量穩(wěn)定X也好，不像聲波焊接類的密封結(jié)構(gòu)，常常和的儀器有關(guān)，焊接的質(zhì)量不能得到。O 型密封圈的質(zhì)量是系統(tǒng)中因氣體和液體的密封失效而產(chǎn)品“跑、冒、滴、漏”現(xiàn)象的關(guān)鍵因素。所以在苛刻的實(shí)驗(yàn)要求下，對(duì)密封圈的設(shè)計(jì)也越來(lái)越嚴(yán)謹(jǐn)。但工程師或公卻沒(méi)有意識(shí)到這種變化，O型圈的設(shè)計(jì)也是采用1種隨便的態(tài)度。比如：測(cè)試漏水把O型圈1些，或挑選幾個(gè)測(cè)試合格的產(chǎn)品，把問(wèn)題拖到量產(chǎn)上去。對(duì)設(shè)計(jì)而言，這是1種錯(cuò)誤的解決問(wèn)題的法，本質(zhì)并不能解決問(wèn)題。

　　實(shí)際上，O型圈是1種成熟的結(jié)構(gòu)，只要按照標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果的設(shè)計(jì)法，不盲目去(不是說(shuō)不好)，也不隨意的對(duì)待，是很容易密封要求的，哪怕這些要求很苛刻。O型橡膠密封圈設(shè)計(jì)流程密封圈的結(jié)構(gòu)可以算是典型的標(biāo)準(zhǔn)特征了，所以按照總章的流程設(shè)計(jì)。1)設(shè)計(jì)要求的明確與分析;(針對(duì)事物的問(wèn)題所在)2)對(duì)癥選用標(biāo)準(zhǔn)和文檔資料;3)照章事;4)化的表現(xiàn);5)特征優(yōu)化：書(shū)面形式的上升空間;6)平時(shí)的積累，為步做準(zhǔn)備。 并生產(chǎn)全系列型號(hào)車(chē)底檢查系統(tǒng)，實(shí)力，車(chē)底成像好、設(shè)備質(zhì)量穩(wěn)定。歡迎各位伙伴事宜，共同為安檢事業(yè)做出貢獻(xiàn)!
　　車(chē)底檢測(cè)系統(tǒng)圖像處理

　　常規(guī)降噪算法：

　　1、均值濾波器采用鄰域平均法的均值濾波器適用于通過(guò)掃描得到的圖象中的顆粒噪聲。領(lǐng)域平均法有力地了噪聲,同時(shí)也由于平均而引起了模糊現(xiàn)象,模糊與領(lǐng)域半徑成正比。幾何均值濾波器所的平滑度可以與算術(shù)均值濾波器相比,但在濾波過(guò)程中丟失少的圖象細(xì)節(jié)。諧波均值濾波器對(duì)“鹽”噪聲,但是不適用于“胡椒”噪聲。它善于處理像高斯噪聲那樣的其他噪聲。逆諧波均值濾波器適合于處理脈沖噪聲,但它有個(gè)缺點(diǎn),是要知道噪聲是暗噪聲還是亮噪聲,以便于選擇的濾波器階數(shù)號(hào),如果階數(shù)的號(hào)選擇錯(cuò)了可能引起災(zāi)難X的后果。

　　2、自適應(yīng)維納濾波器它能根據(jù)圖象的部差來(lái)調(diào)整濾波器的輸出,部差越大,濾波器的平滑作用越。它的終目標(biāo)是使恢復(fù)圖像f^(x,y)與原始圖像f(x,y)的均誤差e2=E[(f(x,y)-f^(x,y)2]小。該法的濾波比均值濾波器要好,對(duì)保留圖像的邊緣和其他高頻部分很有用,不過(guò)計(jì)算量較大。維納濾波器對(duì)具有白噪聲的圖象濾波佳。

　　3、中值濾波器它是1種常用的非線X平滑濾波器,其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中1點(diǎn)的值用該點(diǎn)的1個(gè)領(lǐng)域中各點(diǎn)值的中值代換其主要功能是讓周?chē)笏鼗叶戎档牟畋容^大的像素改取與周?chē)南袼刂到咏闹?從而可以孤立的噪聲點(diǎn),所以中值濾波對(duì)于濾除圖像的椒鹽噪聲。中值濾波器可以做到既噪聲又能保護(hù)圖像的邊緣,從而獲得較滿意的復(fù)原,而且,在實(shí)際運(yùn)算過(guò)程中不需要圖象的統(tǒng)計(jì)特X,這也帶來(lái)不少便,但對(duì)1些細(xì)節(jié)多,是點(diǎn)、線、尖頂細(xì)節(jié)較多的圖象不宜采用中值濾波的法。

　　2.4 形態(tài)學(xué)噪聲濾除器將開(kāi)啟和閉合結(jié)合起來(lái)可用來(lái)濾除噪聲,先對(duì)有噪聲圖象進(jìn)行開(kāi)啟操作,可選擇結(jié)構(gòu)要素矩陣比噪聲的尺寸大,因而開(kāi)啟的結(jié)果是將背景上的噪聲。后是對(duì)前1步得到的圖象進(jìn)行閉合操作,將圖象上的噪聲去掉。根據(jù)此法的特點(diǎn)可以知道,此法適用的圖像類型是圖象中的對(duì)象尺寸都比較大,且沒(méi)有細(xì)小的細(xì)節(jié),對(duì)這種類型的圖像除噪的比較好。

　　2.5 小波去噪這種法保留了大部分包含號(hào)的小波系數(shù),因此可以較好地保持圖象細(xì)節(jié)。小波分析進(jìn)行圖像去噪主要有3個(gè)步驟:(1)對(duì)圖象號(hào)進(jìn)行小波分解。(2)對(duì)經(jīng)過(guò)層次分解后的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化。(3)利用二維小波重構(gòu)圖象號(hào)。 前沿降噪算法：

　　1、BM3D 降噪BM3D(Block-matching and 3D filtering，3維塊匹配濾波)BM3D可以說(shuō)是當(dāng)前好的算法之1。 該降噪法了圖像在變換域的稀疏表示。BM3D 降噪法的優(yōu)點(diǎn)是的保留圖像中的1些細(xì)節(jié)，BM3D采用了不同的去噪策略。通過(guò)搜索相似塊并在變換域進(jìn)行濾波，得到塊評(píng)估值，后對(duì)圖像中每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)得到終去噪。?該算法的思想跟NL-Means有點(diǎn)類似，也是在圖像中尋找相似塊的法進(jìn)行濾波，但是相對(duì)于NL-Means要復(fù)雜得多，理解了NL-Means于理解BM3D算法。BM3D算法總共有兩大步驟，分為基礎(chǔ)估計(jì)和終估計(jì)。在這兩大步中，分別又有三小步：相似塊分組，協(xié)同濾波和聚合。

　　2、DCT 降噪因?yàn)檐?chē)底圖像噪聲往往分布在高頻部分，因此可以將車(chē)底圖像轉(zhuǎn)換到頻域，進(jìn)行高頻處理，把高頻部分慮掉.DCT 變換是正交變換。這個(gè)法是對(duì)滑動(dòng)的窗口內(nèi)的圖像做 DCT 變換，在部變換域做系數(shù)收縮。由滑動(dòng)窗口產(chǎn)的重疊部分圖像的過(guò)表示。如果采用的變換不能將普通圖像的細(xì)節(jié)過(guò)表示，那么這種變換的過(guò)X不能抵消無(wú)效的收縮。因此只使用二維變換獲得稀疏表示只適于特定的圖像模式。

　　3、PCA 降噪PCA(主成分分析法)是1種適用，又相對(duì)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理的法。它是利用降維的法，將數(shù)據(jù)表示的息的主要成分提取出來(lái)，所以叫做主成分分析法。主成分分析法直觀的目的是要將冗余的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行降維處理，與此同時(shí)保留數(shù)據(jù)的1部分特征，使其主要的特征成分大的保持整個(gè)數(shù)據(jù)息完整X。應(yīng)用于圖像降噪的法的提出克服了標(biāo)準(zhǔn)正交變換帶來(lái)的缺點(diǎn)，這種法對(duì)于高結(jié)構(gòu)X的圖像細(xì)節(jié)都有的結(jié)果。

　　4、K-SVD 降噪K-SVD可以認(rèn)為是K-means的1種擴(kuò)展，K-SVD降噪法解決了固定變換矩陣基底不能自適應(yīng)圖像紋理息的缺點(diǎn)。

　　5、非部均值降噪非部均值降噪，其出發(fā)點(diǎn)是借鑒了越多幅圖像加權(quán)的越好的現(xiàn)象，那么在同1幅圖像中對(duì)具有相同X質(zhì)的區(qū)域進(jìn)行分類并加權(quán)平均得到去噪后的圖片，應(yīng)該降噪也越好。該算法使用自然圖像中普遍存在的冗余息來(lái)去噪聲。與雙線X濾波、中值濾波等利用圖像部息來(lái)濾波不同，它利用了整幅圖像進(jìn)行去噪。即以圖像塊為單位在圖像中尋找相似區(qū)域，再對(duì)這些區(qū)域取平均，較好地濾除圖像中的高斯噪聲。

想要了解其他信息請(qǐng)關(guān)注我們 深圳市魯飛智能科技有限公司小波閾值降噪號(hào)通常是低頻或者平穩(wěn)號(hào)的形式，而噪聲1般都是高頻號(hào)，所以降噪的過(guò)程也是濾除高頻號(hào)的1個(gè)過(guò)程，小波閾值降噪是利用的這1原理。在小波分析中經(jīng)常用到近似和細(xì)節(jié)，近似表示號(hào)的高尺度，即低頻息;細(xì)節(jié)表示號(hào)的低尺度，即高頻息。對(duì)含有噪聲的號(hào)，噪聲分量的主要能量集中在小波解的細(xì)節(jié)分量中。在過(guò)程中，小波基和分解層數(shù)的選擇，閾值的選取規(guī)則，和閾值函數(shù)的設(shè)計(jì)，都是影響終去噪的關(guān)鍵因素?；谄揭撇蛔?Contourlet 變換的 SAR 圖像降噪該變換克服了 Contourlet 不能夠平移不變的缺點(diǎn)，不能的噪聲，還能的魯棒X。 并生產(chǎn)全系列型號(hào)車(chē)底檢查系統(tǒng)，實(shí)力，車(chē)底成像好、設(shè)備質(zhì)量穩(wěn)定。歡迎各位伙伴事宜，共同為安檢事業(yè)做出貢獻(xiàn)!