1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....其目的是去除不相干的成分和提取感兴趣的信息，和提取特征以保证感兴趣的表面特征能够得到可靠的数值估计，如珩磨角，沟槽参数，表面缺陷等，评估结果可以很容易的应用于用户的评价。关键词珩磨，表面纹理，自动视觉检测简介内燃机气缸孔是用珩磨的方法加工的，经过该加工的表面主要由两个随机在气缸对称轴不同角度出现的螺旋槽带组成。纹理质量对于气缸的干燥作业性能，石油消费量，有害气体排放，和运行性能是非常重要的。直到目前，专家们仍然依靠基于微观图像的视觉观察来评价珩磨组织。这种方法枯燥，具有很大的主观性，并且耗时。为了得到客观和可重复性的结果，个自动化的方法检查是必要的。检查方法表面数据有些不同的方法来衡量的珩磨表面......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....传统的方法，机械笔只执行表面轮廓的维测量。与此相反，灰度图和光学简图提供二维数据在合理的时间。由于珩磨纹理的横向几何特征只能进行分析二维数据，在后面的讨论中，我们将集中分析这样的数据。考察的与不同的测量原理相关的特征也被列入本表。描述珩磨纹理重要特征的信号模型是本文所讨论的评价方法的基础。基于这个模型，可以展示明确的和数学上完整定义的特性，使得组织评估具有重现性和客观性。这种方法不同于许多广泛应用的方法如依靠神经网络，它往往被视为个暗箱。特征的选择是基于珩磨图，和许多专家的意见，并且也在分析轮廓数据的实例中通过增加新的体积参数来拓展该方法。这得出了系列的可以满足个人用户需求的特征......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....在这个基础上来定义特征。最常用的是粗糙度参数，例如那些基于承载比曲线雅培曲线的参数，以及，和然而，处理珩磨表面，重要的是要确定些将横向几何形状量化的特征。通过这种方式，最相关的纹理特性可以被描述，如珩磨角度，材料涂片，断沟，杂散沟槽，洞，外构和薄片，如图所示。此外，描述沟槽平衡，稳态的存在，凹槽形状，裂缝，转折沟槽，零散标记的特征也需要。图表表比较机械手写设备，灰度图像和光学简图灰铸铁气缸套机械铁笔灰度图像光学轮廓测量区域深度信息是不是横向几何信息不是是覆盖整个表面非常耗时尽可能合理努力非常耗时计算处理费用低高高非接触测量不是是标准化参数是不是图珩磨纹理显示横向特点和缺陷材料涂片......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....自动检测图显示自动检测应用的概述和其在珩磨加工中对质量控制的目的。个二维或三维传感器提供珩磨表面的数据，其中，∈指横向空间坐标系。灰色块图是传感器数据处理系统的部分，该系统的输出数据可以用来简单地说明表面质量，还可以在加工工艺发生中断时发出警报，或可以通过反馈控制器调节珩磨过程，因为珩磨组织包含有关功能和加工过程的信息，不论珩磨后珩磨刷执行或不执行。以下各节中，我们将集中于自动化检测的两个关键步骤对传感器数据的预处理和特征提取，我们将针对这些步骤举出些例子。图自动检测的磨练表面。预处理预处理的目的是要抑制无关部分，即不均匀性和外界干扰，同时增强感兴趣的信息，比如组织。在图像数据的获取过程中......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....其他的产生外界干扰的原因包括偏离理想情况下的沟槽和缺陷，比如说材料涂片和薄片等。我们用个信号模型来描述传感器数据，包含组织和无关成分和为了能够替代感兴趣的信息，首先要进行以下的假设不同的成分必须在数学上是可以进行区分的。如图所示，经过严格的分离程序，我们可以得到原始数据的成分。然后，分离出不需要的成分，经过逆变换可以得到预处理的结果。图预处理的原理这种处理过程的好处是简化了特征提取的步骤，并且使图像处理过程更稳定，这可以通过以下的例子来说明。均质当凹槽组织被数据采集过程中的非均匀性强度所降级，如非均匀照明，均质化就可以制止这种有害的组成部分。图用这种方法做特定组织的例子......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....是原始的形态。中间是用标准的同质化方法同质滤波，假设非均质和组织结合得出的结果。特别是在左上角的部分，这张图像的对比度很差。右边的图像是采用了图中的模型得出的结果。在这种情况下，对比度和临界值都是均匀的，它基于种综合考虑了感兴趣的信号和非均匀干扰信号的模型。这的结果显然比前者更均匀，并且使组织分析更具有说服力。图均质左规划纹理中同态滤波右基于模型的同质化纹理分解下个例子是对磨纹理进行，以简化特征提取。由于珩磨组织很复杂，如果根据方程能够得出部分组织信号，那么检测任务所需要的特征的提取就变得很容易了。这样，开发出种从组织信号中分离出包含直接结构比如沟槽的成分函数和表现各向同性的组成比如背景......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....在这种情况下，我们将利用均质假设。幸运的是，个非常有效的执行此分离的算法已经存在图的左边显示的是原始珩磨纹理，其他两个图像的结果代表的是应用该算法计算出的自适应纹理结果。在沟槽的组织中，只有理想的凹槽才能被观察到，而背景图像包含所有偏离理想槽和缺陷以及其他物质。至于更全面分离算法的讨论，有兴趣的读者可参照。图纹理分解左珩磨纹理中心凹槽纹理右背景纹理。参考表面最后为了消除形状组成，我们将定义参考表面。图展示了珩磨表面轮廓的轨迹，光滑的曲线描述了将要消除的形状组成。但是，对流低通滤波的方法导致沟槽区域的畸变，如用点划线表示的。我们针对该问题已经开发出了种二维迭代的滤波器来取代高斯滤波......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....图中所描绘的三维图形展示了珩磨表面的个部分和应用此方法算出的参考表面。图参考表面对流低通滤波的问题图原件磨练表面和参考面。特征提取珩磨角第个特征提取的例子是估计珩磨角度。为此，首先计算出周期，它与傅里叶变换出的纹理函数成正比。周期是个估算的功率谱密度函数的量，它指出了产生纹理的随机过程的谱线的性质。然后，径向估算周期，如图所示。由于珩磨纹理包括两个系列的凹槽，估算功能也显示出两个极大值。珩磨角度估算两个极大值之间的差异有关由于平均计算使周期值尽管存在差异，径向投影却是个非常光滑曲线。因此，这方法可以快速和可靠的估计珩磨角。沟槽参数下面的例子是关于沟槽参数的提取的。这是基于转换来完成的......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....如图所示。接着，每个转换的和沟槽相对应的明显的峰都通过形态滤波被检测到。最后，对于每个被检测到的沟槽，其相应的参数振幅，宽度，位置和角度都可以通过滤波器的输出来估测。图图示变换缺陷的检测在节中，我们介绍了种分解珩磨组织的算法。本节将重点讨论所得到的背景组织，它包含了关于缺陷和物质的主要信息，并且将研究种可以通过图像来检测缺陷的有效方法。它是上小节沟槽检测的改进，如图。在这种情况下，通过分解得到的沟槽图像的转换主要是收集有关沟槽的信息，如图。此外，分布在沟槽的缺陷也通过背景图片的变换集中于域的峰上，见图和。通过在域内结合凹槽纹理和背景纹理，只有代表缺陷沟槽的峰仍然存在，见图项......”。