阈值法:阈值与阀值的区别是什么?

 2021-07-05 2:33    77  

阀阈值法:指的就是一个标准值,比如:规定灰度 125 那么就可以将位图上的灰色色彩分为两个部分 1-125 126-255 那么分别处理
阈:一个领域或一个系统的界限称为阈,其数值称为阈值。在各门科学领域中均有阈值。
PS阈值:阈值就是临界值,在PS中的阈值,实际上是基于图片亮度的一个黑白分界值,默认值是50%中性灰,既128,亮度高于128(50%的灰)的会变黑.[可以跟滤镜中的其它――高反差保留,再用阈值效果会更好.]

纸张表面缺陷检测的方法有哪些?

虽然现在已经是电子信息时代,手机阈值法、电脑、ipad、等电子产品不断更新迭代,充斥着我们的眼球,但是纸张作为文字的载体之一,仍然属于我们生活的一部分,有着广泛的市场。但是在纸张生产过程中,由于照明系统、纸机故障、人工操作不当、纸浆不均匀等原因,会造成纸张存在大量尘埃、斑点、条痕、皱褶、空洞及破边等外观缺陷,给纸张的生产造成巨大损失,也促使了当代视觉检测领域的革新,因此,国辰机器人所自主研发的视觉缺陷检测系统应运而生。

阈值法:阈值与阀值的区别是什么?

基于机器视觉检测技术的纸张表面缺陷检测的几种方法阈值法:

1、阈值法是比较常见的纸张缺陷检测方法。当纸张出现缺陷时,缺陷部分及其边缘的对比度比周围正常纸张的对比度有明显的提高,对比度的提高量与纸张缺陷的类型有直接的关系,我们可以根据这种关系,通过对比度的提高量是否超过预设阈值来判断纸张缺陷的类型。

2、基于统计处理的纸病检测,利用纸张纤维结构的统计特性,可以得出纸张图像随机信号所满足的统计规律,用统计的方法来检测各种纸病。

3、形态学方法也是纸病检测中常用的方法,其基本方法是用形态学描述被测区域的形状,并预测和快速处理如过滤、细化、修饰等,把纸张图像的形态特征为研究对象,设计一整套算法来描述纸病的基本特征和基本结构。

4、光学机器视觉智能检测是以图像处理理论为核心,以数字图像处理、模式识别、计算机技术为基础的信息处理科学的重要分支,广泛应用于各种无损检测技术中。光学机器视觉智能检测的基本原理是:一定的光源照在待测金属表面上,利用高速CCD摄像机获得连铸板坯表面图像,通过图像处理提取图像特征向量,通过分类器对表面缺陷进行检测与分类。

机器视觉是研究利用仿生学的原理,用计算机的高性能计算能力、处理能力来模拟生物宏观视觉功能、抽象能力、判断功能,从而完成对被测物体的识别判断。机这是人工视觉检测手段无法实现的。机器视觉检测作为一种新兴的自动化检测技术,其市场推广是达成社会共识的基础。国辰机器人将会进一步抓住这一机遇,带来更优的产品,为更多行业赋能。

一种联合单波束测深的侧扫声呐海底线提取方法

侧扫声呐问世以来,经过近70年的快速发展,已逐渐成为海洋地球物理探测不可或缺的重要工具之一。高分辨率的成像模式使其在海底光缆(潘国富等,2004)、管线检测(王雷等,2013)、地貌调查(荆少东,2012)、海洋军事(Healy et al, 2015)等方面被广泛应用。因侧扫声呐是斜距成像模式,成像的好坏是由分辨力、检测力等多个指标综合评定的(王方旗等,2017;库安邦等,2017),形成的瀑布图中间会存在所谓的“水柱区域”,水柱区域两侧较明显的边界线就是海底线(Chavez et al,2002),表征侧扫声呐拖鱼距海底的实时高度,是目标量测、斜距改正及图像灰度均衡化的重要参数(Berkson,2015),准确地检测海底线是后续正确斜距改正的关键所在,斜距改正多在数据后处理时进行,常用的侧扫声呐后处理软件Triton、SonarWiz等均可以进行海底跟踪,数据采集软件Discovery、SonarPro等也可以实现实时的海底跟踪,但有时受环境影响效果不尽如人意。复杂海况条件下,提取海底线通常需根据情况人工设定阈值,效率低且精度不高(Woock,2010)。张济博等(2010)利用图像边缘检测技术,提出借助LOG算子进行海底线检测,但该算法对图像质量要求较高,图像噪声较大时适用性较差。赵建虎等(2017)考虑了悬浮物对水柱区域的影响,探讨了阈值法、最后峰值法和综合法的海底线检测效果,综合法提取的海底线准确性较高,可以有效避免悬浮物的影响(Zhao et al,2017),但算法相对复杂,提取的海底线细节连续性有待提高。Woock(2011)认为自适应阈值法跟踪海底线是有可能实现的,他还提出可以借中值滤波去除声呐图像斑点噪声,采用卡尔曼滤波平滑海底线。

阈值法:阈值与阀值的区别是什么?

阈值法:阈值与阀值的区别是什么?

实际工程应用中,侧扫声呐通常作为物理探测仪器对海底进行扫测,兼顾工作效率和航行安全,同步进行水深测量。单波束和侧扫声呐相互影响较小,故二者搭配使用较多。市场上常用的侧扫声呐拖鱼内部大都安装有压力传感器,实时感知拖鱼的吃水变化,结合单波束测量的实时水深,可推算出拖鱼距海底的实时高度,实现复杂海底环境下海底线的提取。

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一、侧扫声呐成像原理

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侧扫声呐系统在实际工作时,其拖鱼两侧换能器阵列以球面波的形式向两侧海底发射声脉冲,声波到达海底后发生反射经原路径返回至接收换能器,经声-电转换被采集系统记录下来,自动预处理后在计算机上显示出直观的海底“瀑布图”。

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图1所示(以右侧换能器为例),通过发射换能器和接收换能器的有机配合,有序地发射和接收声信号,并将接收到的回波信号按时间顺序依次呈现在计算机屏幕上,从而形成拼接而成的海底声学图像。图像上航迹线与海底线之间的空白区域被称为“水柱区域”,针对每一Ping就是拖鱼至海底的实时高度,通常也认为是发射脉冲到达海底后的第一个强回波。商业软件通常是以回波强度作为分界标准检测海底线进行海底跟踪的,多采用最大振幅法和梯度法。实际工作环境的限制使软件跟踪效果较差或检测不到正确的海底线。因此,在数据采集的时候通常不进行海底跟踪操作,而是在数据后处理的过程中采取半人工的方式提取海底线,效率低且受人为主观影响较大。

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图1 侧扫声呐成像原理图

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结合实际工作条件尽可能地提高声呐数据处理的准确度和效率,本文基于此提出了联合单波束测深提取海底线的方法,通过实测数据验证,表明该方法具有一定的优势。

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根据图1,假设某一时刻单波束测量水深为D,拖鱼吃水深度为h,拖鱼高度为H,显然满足:

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H=D-h ⑴

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因此若已知每一Ping对应的水深和拖鱼的吃水深度,就可以计算出拖鱼距海底的实时高度,即海底点的位置所在,将每个海底点拼接起来就形成了完整的海底线。

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二、海底线提取

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⒈联合单波束测深的海底线提取方法

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⑴海底线提取原理

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根据侧扫声呐成像原理,要想提取海底线,只需求出每一Ping对应的拖鱼高度即可。在实际海洋工程测量过程中,为提高工作效率并减少外业成本,通常在一条测量船上同时进行单波束测深、侧扫声呐测量等,其相互间的有效声波频率相差较大,只要保持一定的水平距离就能规避大部分影响,如下图2,侧扫声呐数据采集包括拖曳式和悬挂式两种,针对海底线提取,两种方式作业影响不大,但拖曳式的拖鱼位置确定需综合拖缆长度和绞车高度等信息,根据图示几何模型求解,因拖缆长度信息确定存在误差,相比悬臂式位置精度略差。单波束测深仪固定安装在测量船的中间位置,此处受船体振动影响较小,有利于保证测量精度,GPS接收机固定安装在单波束换能器的正上方,与水深测量同步进行。工作过程中侧扫声呐扫测和单波束测深同时进行,二者实时接收定位信息,在计算机上分别显示实时水深和海底声学图像。

a.拖曳式海底线提取原理

b.悬臂式海底线提取原理

图2 侧扫声呐海底线提取原理图

表1和表2为本次试验所使用的仪器相关技术指标,单波束测量水深原始记录以秒为单位等间隔采样,而Klein4000型侧扫声呐Ping采样间隔约为0.14s,水深采样率和侧扫声呐Ping采样率存在一定的不同步现象,可利用它们的同步位置信息对水深数据进行插值运算,使每一个海底点对应一个水深点。

⑵海底线提取步骤

单波束测深仪和侧扫声呐接收来自同一GPS接收机的位置信息,测量时间同步。如图3所示,此次试验任意选取一条测线,提取特征相对明显的一块声呐图像作为试验区域(韩春华等,2011),总Ping数为500 Ping(高频左舷),记录该试验区域的首尾Ping 对应的经纬度信息,根据同步位置信息提取试验区域对应的水深数据和拖鱼的吃水深度数据,拖鱼吃水深度数据取自拖鱼内置压力传感器。提取500 Ping形成的声呐图像对应的水深点数是165 个,提取的拖鱼吃水深度数值为88个,与Ping数存在不同步现象,采用分段线性插值方法将水深点和拖鱼吃水深度数值加密至与侧扫声呐Ping数同步(图4),考虑到拖鱼吃水变化受自身姿态和环境影响较大,在插值计算前对其进行了平滑处理,平滑后的数据更加符合真实的拖鱼吃水变化。然后按照公式⑴计算每个海底点从而提取整条海底线,最终将整条海底线按照顺序画在实验区域侧扫声呐图像上即可。

图3 试验区域和海底线提取流程

图4 插值后的水深和拖鱼吃水深度

⒉阈值法提取海底线

海底线是由一个个海底点连接形成的,在环境干扰相对较小的情况下,每个海底点可认为是Ping扫描序列的第一个海底强回波,每个强回波点组成的序列就是拖鱼至海底的实时距离变化。声波由水体传播至海底时,回波信号会发生阶跃性变化(王爱学等,2017)。因此,可以设定合适的阈值I(图5红点标记处),按照发射接收的先后顺序,检测每个回波序列中首个大于I的回波并认为该回波即为到达海底面的第一个回波,也就是拖鱼至海底的高度。

图5 阈值法检测单Ping海底点

①利用阈值法提取海底线,首先将声呐图像进行灰度化处理,满足图像处理条件;设定合适的阈值,将得到的灰度图像二值化,使图像各像素点的灰度值为0 或255,呈现出明显的黑白效果,提取二者分界线即为海底线。下图6为利用阈值法提取的初始海底线和中值滤波后的结果。

图6 阈值法提取海底线

②复杂环境下,如“水柱区域”存在悬浮物时(图7),赵建虎等提出分段综合提取,给出了针对复杂情况处理策略(赵建虎,2017;Zhao,2017)。由下图单Ping剖面图知,当“水柱区域”存在悬浮物时,会出现多个回波异常点,阈值法检测首个强回波点作为海底点将出现误检测,此时可以充分利用海底线左右对称原则,选择右舷干扰较小的海底点作为参考,实现左-右提取综合对比去除悬浮物的影响。左右舷同时受悬浮物影响较大时,可以选择邻域平均确定真实海底线,设置一定大小的检索窗口,综合悬浮物区域前后两个窗口的海底点值确定悬浮物区域海底线的真实位置。

图7 含有悬浮物的瀑布图和单Ping剖面图

下图8为“水柱区域”含有悬浮物时,利用阈值法提取的海底线,左舷含有悬浮物,利用右舷提取,在基于对称原则映射出左侧海底线位置。阈值法提取海底线的好坏在于阈值的选取,过小难以分离“水柱区域”,过大会腐蚀图像区,受噪声干扰,针对干扰较小的声呐图像,阈值法具有方便、准确的优势,但针对复杂区域,尚未实现完全通过阈值法自动跟踪海底线,还需要结合人为主观判断综合确定。

图8 阈值法提取含悬浮物海底线

三、试验结果和分析

⒈本文方法的有效性分析

为验证本文所提方法的有效性,将本文方法提取的海底线结果与其他两种方法提取的海底线结果进行了对比分析。图9中的3幅图像分别是三种不同的方法提取海底线的结果。从试验效果来看,尽管海底地形具有一定的起伏变化,本文方法仍旧可以有效地提取出海底线,轮廓较为清晰,与软件提取结果效果相当,效率较高。阈值法受环境噪声影响较大,虽经过滤波处理,仍存在个别异常点。

a.本文方法; b.SonarPro跟踪; c.阈值法

图9 不同方法的海底线提取结果

⒉本文方法定量评估分析

为定量评估本文方法,将本文方法的提取结果与软件记录和阈值法提取的结果进行了对比分析(图10),相比软件记录,本文方法提取的海底线基本与之同步,连续性较好,阈值法检测的海底线连续性较差,特别是针对地形起伏较大的区域,跟踪效果较差,不能与之完全同步。统计两种方法提取的海底线偏差,发现本文方法均方根误差为0.4m,优于阈值法,说明本文方法具有一定的可行性,且水深测量和压力传感器工作均是独立进行的,二者受海底噪声影响相对较小,可保证提取出的海底线的准确度和效率。

图10 拖鱼高度对比

本文方法和阈值法提取的海底线均出现了2m左右的最大偏差。分析其原因,主要受两种因素的影响,第一是受拖鱼姿态变化的影响,尤其是横摇的变化会对底跟踪产生直接的影响,拖鱼的左右滚动会使海底线发生变化难以跟踪,获取的拖鱼吃水深度数据也不准确;第二个原因是受海底地形和底质变化的影响,一方面会对水深测量造成影响,另一方面使阈值法跟踪的假设条件不再成立。

四、结论与建议

结合实际工程应用,本文提出了一种联合单波束测深的侧扫声呐海底线提取新方法,利用实测数据和阈值法及软件跟踪海底线结果进行对比分析,试验表明本文方法取得了均方根误差为0.4m的跟踪精度,具有一定的可行性和优势。相比传统方法,本方法利用同步单波束测深数据和拖鱼实时吃水深度数据计算海底线的位置,水深测量受环境影响相对较小且精度较高,只要保证拖鱼吃水深度数据精度,本方法就具备大范围应用的潜力,为海底线的提取提供了新思路。

尽管本文方法提高了侧扫声呐跟踪海底线的效率,但仍存在不足之处,提取的拖鱼吃水深度源于拖鱼内置压力传感器,与水深测量同步受海水波浪影响,可综合利用拖鱼姿态信息加入拖鱼吃水深度数据的提取中,以保证其稳定性和准确性,得到的海底线会更具渐近性和平滑性。

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