1、与周围像素环境之间存在着明显的不同。可将该点的灰度值赋值为。否则该点赋值为。公式如下当时当时公式.最终从得到的新二值图像内存数组命名为。该数组的亮度信息如图.所示。图.二值图可以在上图中看出，瑕疵的信息因为局部二值化的关系而被很好的保留了下来。.瑕疵特性参数计算瑕疵特征的提取主要包括瑕疵面积长度和宽度的计算等。为了要提取出这些信息，可以用区域生长法来完成。区域生长法提取普通的区域生长法是连通法。就是对个点的上，左上，右上，左，右，下，左下，右下共个方向进行遍历扫描，如果在该遍历方向上也存在与当前遍历点的像素值相同的点时，就将该个点看做都是属于同个瑕疵上的像素点。但是考虑到当前系统中捕捉到的。

2、设滨河段景观绿化工程项目建设的需求。 外围基础设施条件完善 小河区开发大道已经建成，进行道路绿化时交通十分便利，外围 基础设施条件完善，可以有效的保证工程建设的实施完成。 建设单位有组织实观的建 设是完全可行的。 具有充足的苗木资源 贵阳市内有各类苗圃上百家，其中上档次的上规模的苗圃场有 二十多处。本地培育的苗木完全可以满足贵阳市小河区开发大道王 宽小学沪昆高架桥底。 气候条件适宜 项目的实施有着优越的气候条件。项目区气候属亚热带季风湿润气候，水热资源丰富，水热同季，对植物的生长十分有利，只要选择 适宜的乔灌草竹，植被恢复生态环境的改善，植物景加的会议，也召开专门会议，共同商。

3、自己的开始.北京电子工业出版社，.,.张宏林．数字图像处理典型算法及实现．北京人民邮电出版社，．王枚，苏光大，王国宏.复杂环境下的车牌定位及目标真实性验证.光学精密工程.胡敏，李梅，汪荣贵.改进的算法在图像分割中的应用.电子测量与仪器学报.王欣，殷肖川，周翔翔.种改进的模版匹配识别算法.计算机工程与应用，,．,．李文举，梁德群，张旗，等.基于边缘颜色对的车牌定位新方法.计算机学报,.,.,.行分区域统计。遍历图片内存。统计的区域划分如图.所示图.分区域法示意图对蓝色区域的共个区域分别进行直方图统计，每个区域都求出相对应的阈值，遍历该区域内的像素点成员当,的像素值与阈值之间的灰度差距大于人为设定的参数时，就说明该。

4、明，有利于各种植物的 生长发育。 盆地河谷地，规划区域小河为亚热带湿润性季风气候。夏 无酷暑，冬无严寒，阳光充足，雨水充沛。年平均气温摄 氏度左右，最高气温在每年的月，最低气温在每年的月。年 平均降雨量毫米，年平均相对湿度。全步道健设 等。自然条件 规划区域位于于贵阳城市中心区南部，东面北面跟南明区 相连，西面与乌当区接壤，南面和花溪区比邻，地势西面高东 南面低，海拔在米至米之间，属南北向和东北西南向 的缓丘施本项目的能力 第四章项目实施区现状 项目区位概况 行政区划地理位置 本工程位于贵阳市小河区开发大道西侧，起始于王宽小学周边， 止沪昆高架桥底，路侧绿化规划地块绿化和园路建。

5、算法，改进出套更加适合密封圈检测的图像识别算法。算法中对均值滤波和中值滤波图像二值化特征提取等过程均作了改进。实现了较为快速适合的密封圈识别算法。当前所有的算法都是用语言在上实现的，但是能否直接用在工业上检测密封圈，该算法还需要在速度上和精确性上得到提高，在之后的这段时间我会继续努力在机器视觉上寻求新的突破。将来展望机器视觉将完全代替人工肉眼完成所有的检测识别。参考文献段丽英，闫友平，赵英豪，刘旭宁.颗粒图像识别及计数在粮种品质测定中的应用.石家庄学院学报,.张小云，张延松，来新名，等.双相钢点焊熔核界面撕裂分析.焊接学报，李刚，曾锐利，林凌，等.基于数学形态学的车牌定位算法.仪器仪表学报.联骏.图像编程精髓从开发。

6、瑕疵往往是属于狭长的缝。而用连通法提取狭长缝隙的信息时就很有可能就会造成缝的“断裂”。最终会导致将条缝的信息分为了块或多块连通区域信息来处理。为了避免这现象，我们将区域生长法做了如下改进首先定义下瑕疵的结构体数组用来保存每个瑕疵的信息，结构体成员信息可以是瑕疵长，瑕疵宽，瑕疵面积等等。本系统采用的是可调节的全方位拓展法求区域生长。设每个方向上向外拓展个像素。如图.全方位拓展法求所示，点上的每个方向的像素都向外拓展了个像素，即。入队出队图.全方位拓展法求区域生长扫描内存数组信息里的目标圆环区域，如果发现点的像素值,等于时，就将该点标记为点，并堆入队列中。每次遍历队列，如果发现队列不为空，就让队尾元素出队，出队的同。

7、议规划，落实措施， 明确责任，确定标准。各级党委政府的高度重视为贵阳市小河区开 发大道 落实景观绿化建设用地 落实资金的调配 落实管理部门 加强道路绿化的管理力度 第十章结论 第章总论 项目概要 项目名称 贵阳市小河区开发大道王宽小学沪昆高架桥底段景观绿 化工程建设项目 项目建设单位 贵阳市小河区林业绿化局 项目建设单位法人代表 焦汝志 项目建议书编制单位 贵州远方园林建设有限公司 项目内容 贵阳市小河区开发大道，起王宽小学周边，止沪昆高架桥底段道 路路侧绿化断为合格。反之，则判断为不合格。实际的检测效果如下，图.密封圈灰度图为相机步骤到的密封原图，图.算法最终的。

8、首先对瑕疵做细化操作，得到单像素宽的瑕疵骨架曲线。瑕疵的长度实际上就是骨架图像骨干点之间的长度之和。骨化后的图像是个单像素宽度的连通性好的骨干图像。可以分别求取相邻像素之间的长度，然后把所有的相邻像素之间的距离求和即为所得，如下式公式.,和,是相邻骨干点的两个点是水平方向的比例因子，即水平方向上的像素个数与实际情况水平长度的比值是垂直方向的比例因子，即水平方向上的像素个数与实际情况垂直长度的比值是两个相邻像素之间的长度。总长度即为所有相邻像素之间的长度之和。当瑕疵长小于人为设定的参数时，我们就对该瑕疵判断为合格。反之，则判断为不合格。.瑕疵宽的计算法计算瑕疵宽时，仍然对瑕疵做细化操作后，骨架各点所在的瑕。

9、处理结果为本算法得到的最终的处理结果，可以看到，所有位于密封圈表面上的瑕疵都被检测出来了图.密封圈灰度图图.算法最终的处理结果.实验结果我们的最终成果如图.所示，我们已经搭建出了检测平台包括相机光源嵌入式主板触摸屏显示器等元素。软件的识别算法也能达到预计的水平。图.成果图.本章小结本章主要讲述了密封圈表面识别算法的主要流程。并对每个步骤用文字公式和图片的方式进行了详细的解说。第章总结与展望本文讲述了密封圈的图像采集结束后如何通过利用嵌入式图像处理技术，对密封圈上的瑕疵图像进行处理，提取出瑕疵的信息，并对瑕疵的特征参数与密封圈合格标准参数进行比较，筛选出合格的密封圈的过程。根据瑕疵的特有的特征，对比当前流行的图像识别。

10、的，四个值，并统计好之前的入队的个数。则有公式.公式.这样，对于瑕疵信息数组，每个成员都代表的是每个瑕疵在维图像上的所有信息。瑕疵的判断虽然我们根据全方位拓展法求得了瑕疵数组。但是并不是所有的瑕疵都会影响产品的合格与否。所以我们还要通过计算各个瑕疵的特性，排除掉些无关紧要的瑕疵。对于般密封圈表面来说，些很小的点瑕疵，极短的缝瑕疵，以及位于圆环表面的瑕疵都对密封圈的使用没有任何影响。所以我们要通过计算，将这些瑕疵排除在外。.瑕疵面积的计算法在本系统中瑕疵的面积可以直接用.来代替，当瑕疵面积小于人为设定的参数时，我们就对该瑕疵判断为合格。反之，则判断为不合格。.瑕疵长的计算法计算瑕疵长时，基于瑕疵的线性特征，。

11、疵的位置的宽度反应出瑕疵各段的宽度。由于骨架曲线是单像素曲线，则个骨架点与相邻点的其他两个骨架点相接，分别求出与相邻点的斜率。则每个斜率的垂线与瑕疵边缘相交两点，两点的连线的大小即为宽度值。比较这两个宽度值其中较小的为这个瑕疵的宽度。设骨架曲线的其中个骨架点用,表示，其相邻骨架点分别为,和,。骨架线在点的斜率近似用直线的,.,.,.,,.导师评语率表示，则斜率表示为公式.过骨架点斜率为的直线与瑕疵图像边缘交于两点，记为,。则此瑕疵的宽度表达式为公式.同理，骨架线在点的斜率近似用直线表示，同样的原理求出，然后比较与的大小，取较小值作为瑕疵的宽度。最后结果,。当瑕疵宽小于人为设定的参数时，我们就对该瑕疵。

12、时，记录下当前出队的点的坐标位置并以该点做为基准往个方向连通个像素出去，形成个的窗口如图.全方位拓展法求所示。遍历窗口里的点成员如果该点位于内存数组的目标圆环检测区域内，并且该点对应的像素值,等于时，就亦将该点标记为点，并堆入队列中。如此依次循环。在往复的过程中如果发现当前出队点的轴坐标小于在它之前出队的点的轴，就将的值赋值给变量。如果发现当前出队点的轴坐标大于在它之前出队的点的轴，就将的值赋值给变量。如果发现当前出队点的轴坐标小于在它之前出队的点的轴，就将的值赋值给变量。如果发现当前出队点的轴坐标大于在它之前出队的点的轴，就将的值赋值给变量。直循环到队空为止。此时，则说明条瑕疵的信息遍历结束。记录下此时。

参考资料：

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