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無(wú)人抓斗行車火車發(fā)貨關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用
當(dāng)前 ,鐵精礦粉末火車發(fā)貨環(huán)節(jié)存在效率低下、人力成本高、安全隱患多等問(wèn)題 。鑒于此 , 以無(wú)人抓斗行車抓取鐵精礦粉末裝載火車為例 ,針對(duì)無(wú)人系統(tǒng)中的多節(jié)火車車廂定位、車號(hào)與噸位識(shí)別、投料點(diǎn)選取等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究與攻關(guān) ,并將相關(guān)成果應(yīng)用到抓斗行車自動(dòng)裝載火車業(yè)務(wù)中 。經(jīng)驗(yàn)證 ,技術(shù)改進(jìn)后能減少人力成本 ,提高抓斗行車工作安全性 , 實(shí)現(xiàn)安全高效運(yùn)行。
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FPGA中Canny邊緣檢測(cè)算法，附代碼
在圖像處理領(lǐng)域，邊緣檢測(cè)是識(shí)別圖像中對(duì)象邊界的重要技術(shù)。Canny邊緣檢測(cè)算法以其高效性和準(zhǔn)確性成為應(yīng)用最廣泛的邊緣檢測(cè)算法之一。本文將深入探討Canny算法在FPGA平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)方法，并附上關(guān)鍵代碼片段，展示如何通過(guò)FPGA的并行處理能力來(lái)加速邊緣檢測(cè)過(guò)程。
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FPGA邊緣檢測(cè)中的一階微分算子：以Sobel算子為例
在圖像處理領(lǐng)域，邊緣檢測(cè)是一項(xiàng)基本且重要的任務(wù)，它旨在識(shí)別圖像中對(duì)象的邊界。邊緣檢測(cè)算法通?；诨叶葓D像，通過(guò)分析像素之間的灰度變化來(lái)定位邊緣。其中，一階微分算子因其計(jì)算簡(jiǎn)單且效果顯著，在邊緣檢測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用。本文將以Sobel算子為例，探討其在FPGA上的實(shí)現(xiàn)方法，并附上相關(guān)代碼。
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創(chuàng)客貼入選創(chuàng)業(yè)邦"2023最值得關(guān)注的AIGC公司"
北京2023年9月5日 /美通社/ -- 8月30日，由創(chuàng)業(yè)邦主辦的2023 AIGC技術(shù)應(yīng)用大會(huì)在深圳舉行。此次大會(huì)的主題是"元載萬(wàn)物－智啟未來(lái)"，旨在聚焦AIGC技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用，打造深入探索AIGC產(chǎn)業(yè)落地的交流平臺(tái)。本屆大會(huì)發(fā)布了"2023值得...
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大佬談邊緣檢測(cè)，邊緣檢測(cè)方案剖析
為增進(jìn)大家對(duì)邊緣檢測(cè)的認(rèn)識(shí)，本文將對(duì)邊緣檢測(cè)以及邊緣檢測(cè)方案予以介紹。
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邊緣檢測(cè)有哪些步驟?canny邊緣檢測(cè)算法如何獲取邊緣?
為增進(jìn)大家對(duì)邊緣檢測(cè)的認(rèn)識(shí)，本文將對(duì)邊緣檢測(cè)的步驟以及canny邊緣檢測(cè)算法獲取邊緣與輪廓提取的方法予以介紹。
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什么是邊緣檢測(cè)?Canny邊緣檢測(cè)算法介紹
為增進(jìn)大家對(duì)邊緣檢測(cè)的認(rèn)識(shí)，本文將對(duì)邊緣檢測(cè)、Canny邊緣檢測(cè)算法予以介紹。
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基于圖像分割技術(shù)的小麥識(shí)別
摘 要 ：圖像處理作為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)必不可少的部分，成為眾多學(xué)者口中的熱點(diǎn)及難點(diǎn)。圖像分割是把圖像分成若干個(gè)特定、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過(guò)程，目的是實(shí)現(xiàn)通過(guò)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的閾值分割方法以有效分割作物與背景。此次實(shí)驗(yàn)以田間小麥圖像作為研究對(duì)象，通過(guò)多圖像進(jìn)行預(yù)處理以及利用圖像分割技術(shù)中的閾值分割算法，從復(fù)雜的背景中提取出小麥。結(jié)果表明，閾值分割算法不僅可以提取出作物信息而且還有助于去除噪聲的影響。此次實(shí)驗(yàn)為基于圖像識(shí)別及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的農(nóng)田綠色作物識(shí)別技術(shù)研究提供了參考。
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梳理齒片最優(yōu)Sobel算子邊緣檢測(cè)算法研究
摘要：精梳機(jī)鋸齒整體錫林所用梳理齒片的質(zhì)量會(huì)直接影響精梳機(jī)的梳理效果。針對(duì)經(jīng)典Sobe1邊緣檢測(cè)算子存在圖像邊緣定位精度低和對(duì)噪聲敏感等缺點(diǎn)，提出了一種最優(yōu)Sobe1算子邊緣檢測(cè)算法用于梳理齒片圖像邊緣檢測(cè)。該算法在經(jīng)典Sobe1算子2個(gè)方向成像模板基礎(chǔ)上增加6個(gè)方向成像模板以提高定位精度，同時(shí)通過(guò)最優(yōu)閾值的選取使圖像具有良好的抗噪性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)梳理齒片圖像邊緣提取具有很好的檢測(cè)精度，且抗噪能力和準(zhǔn)確性都具有可行性和實(shí)用價(jià)值。
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圖像分割和圖像邊緣檢測(cè)
邊緣檢測(cè)和圖像分割的聯(lián)系： 邊緣檢測(cè)是通過(guò)圖像的梯度變化將圖像中梯度變化明顯的地方檢測(cè)出來(lái)，針對(duì)的是邊緣信息。圖像分割是將目標(biāo)分割出來(lái)，針對(duì)的是目標(biāo)對(duì)象，邊緣檢測(cè)是空間域圖像分割
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基于ZYNQ的CameraLink圖像采集與邊緣檢測(cè)開發(fā)詳解
1. 案例說(shuō)明 (1) PL端接入CameraLink相機(jī)，通過(guò)Base模式采集圖像（1280*1024），然后通過(guò)VDMA緩存到PS端DDR。 (2)?使用AXI4-Stream Switch IP核將圖像復(fù)分成兩路，一路用于邊緣檢測(cè)處理（Sobel算法），另一路直接回顯。 (3)?利用Video Mixer IP核將圖像疊加，
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表面貼裝元件識(shí)別的一種亞像素邊緣檢測(cè)方法
1 引言 表面貼裝元器件的視覺檢測(cè)和定位是影響貼片機(jī)整體性能的關(guān)鍵因素，其主要任務(wù)包括獲取元件的圖像，利用識(shí)別算法對(duì)圖像進(jìn)行處理，識(shí)別元件的質(zhì)量、位置、角度、判斷所拾取的元件是否合格
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LEON3開源軟核處理器動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測(cè)SoC設(shè)計(jì)
邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中的基本問(wèn)題，邊緣檢測(cè)的目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中，尤其是特征提取中的一個(gè)研究領(lǐng)域。
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基于 DSP Builder 的行車道檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)
通過(guò)對(duì)攝像頭讀入的道路白線圖像進(jìn)行灰度變換，再檢測(cè)出白線的邊緣，這是實(shí)現(xiàn)智能車自動(dòng)導(dǎo)航和輔助導(dǎo)航的基礎(chǔ)。行車道檢測(cè)系統(tǒng)可以應(yīng)用于智能車的防撞預(yù)警和控制。該系統(tǒng)設(shè)計(jì)重點(diǎn)是邊緣檢測(cè)電路的設(shè)計(jì)。邊緣檢測(cè)電路
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泊車輔助系統(tǒng)中的車位線自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別
摘要 針對(duì)目前泊車輔助系統(tǒng)中的車位線識(shí)別問(wèn)題，建立了基于360°全景鳥瞰圖像的全自動(dòng)車位線檢測(cè)與識(shí)別模型，考慮到光照對(duì)圖像處理結(jié)果的影響，先對(duì)圖像進(jìn)行了預(yù)處理，然后采用一種基于中值的自適應(yīng)Canny邊緣檢測(cè)
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硅晶圓邊緣檢測(cè)裝置 45nm之后半導(dǎo)體廠商也將正式采用
【導(dǎo)讀】硅晶圓邊緣檢測(cè)裝置 45nm之后半導(dǎo)體廠商也將正式采用 硅晶圓邊緣檢測(cè)裝置此前一直主要由硅晶圓廠商使用，而最近開發(fā)45nm工藝以及更先進(jìn)的LSI的半導(dǎo)體廠商也紛紛開始采用。 為了滿足半導(dǎo)體廠
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基于FPGA的視頻實(shí)時(shí)邊緣檢測(cè)系統(tǒng)
摘要：對(duì)于視頻圖像檢測(cè)與識(shí)別的需要，提出了一種基于FPGA的視頻邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，并完成系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)。通過(guò)FPGA控制攝像頭進(jìn)行視頻采集，雙端口SDRAM對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存，F(xiàn)PGA再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。實(shí)際采用
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基于FPGA的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
摘要：介紹了一種以FPGA芯片為核心，基于數(shù)字圖像處理技術(shù)和SOPC技術(shù)的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案。系統(tǒng)通過(guò)CCD攝像頭完成車輛前方圖像的采集，利用Hough變換實(shí)現(xiàn)車道檢測(cè)，利用邊緣檢測(cè)函數(shù)完成偏離預(yù)警的功能。系統(tǒng)
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基于圖像處理技術(shù)的銅箔疵點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)研究
計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)及檢測(cè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，生產(chǎn)線上成品及次品的檢驗(yàn)工作在很大程度上依賴計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的發(fā)展，如光學(xué)玻璃波形檢測(cè)、紡織品檢測(cè)、焊縫檢測(cè)等應(yīng)用。銅箔基板(CCL)是多層印刷線路板
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監(jiān)控與檢查系統(tǒng)中的視頻解碼器基本原理介紹
視頻檢查系統(tǒng)已被廣泛應(yīng)用于商業(yè)和工業(yè)領(lǐng)域。攝像頭——從黑白閉路電視(CCTV)系統(tǒng)中的廉價(jià)和低分辨率產(chǎn)品到數(shù)字視頻系統(tǒng)中的先進(jìn)和高分辨率產(chǎn)品——被用于從產(chǎn)品檢驗(yàn)、交通監(jiān)管到實(shí)時(shí)人臉識(shí)別
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