【摘要】：顆粒的大小和形狀在食品檢測(cè)、醫(yī)療衛(wèi)生、材料科學(xué)和交通建設(shè)等方面起著至關(guān)重要的作用。在材料科學(xué)行業(yè),材料顆粒的粒度大小對(duì)材料有著重要的影響,因此材料粒度分析具有極大的研究與應(yīng)用價(jià)值。本文研究的沉降顆粒形態(tài)比較小,且與背景的區(qū)分度比較小、不利于識(shí)別;而且沉降顆粒在下降的過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)粘合、覆蓋以及消失的情況,不利于跟蹤,因此本文研究分析了沉降顆粒的特征并結(jié)合模糊集合理論有效解決了沉降顆粒的模糊問(wèn)題,并且將其識(shí)別結(jié)果和改進(jìn)的YOLO的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,在識(shí)別完成之后提出了最大距離法來(lái)完成沉降顆粒的跟蹤。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)對(duì)沉降顆粒進(jìn)行了特征分析。通過(guò)研究分析沉降顆粒視頻以及沉降顆粒序列圖像,分析了沉降顆粒的灰度特征、形態(tài)特征和運(yùn)動(dòng)特征。通過(guò)分析提取這些特征,可以將不同的沉降顆粒區(qū)分開(kāi),便于后續(xù)的識(shí)別和跟蹤。(2)通過(guò)改進(jìn)編碼規(guī)則、終止條件等改進(jìn)了遺傳算法,并將其應(yīng)用到基于模糊劃分熵的沉降顆粒圖像的分割,實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)之后的算法具有更好的分割性能。(3)針對(duì)(2)中的模糊劃分熵閾值分割算法存在的運(yùn)行時(shí)間隨閾值數(shù)增加而增加、噪聲大等問(wèn)題,通過(guò)分析研究了模糊劃分熵的計(jì)算過(guò)程,發(fā)現(xiàn)其中存在大量的重復(fù)計(jì)算,本文將遞推的思想用到模糊劃分熵之中,減少了部分的重復(fù)計(jì)算,然后使用尋優(yōu)算法搜索全局的最佳閾值。(4)本文研究的沉降顆粒和背景相似度很高,具有很多不確定的模糊問(wèn)題,傳統(tǒng)的識(shí)別方法難以對(duì)沉降顆粒進(jìn)行識(shí)別。本文將模糊綜合評(píng)判法應(yīng)用到沉降顆粒的識(shí)別中,然后根據(jù)沉降顆粒的特點(diǎn)選擇合適的特征量,然后建立特征量的隸屬度函數(shù)對(duì)沉降顆粒進(jìn)行識(shí)別。(5)在(1)中對(duì)沉降顆粒的灰度特征、形態(tài)特征和運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行了分析,而其它的比如極軸、極軸夾角等特征由于難以測(cè)量而未被考慮在內(nèi),因而沉降顆粒的特征提取并不是很豐富,因此本文使用YOLO卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對(duì)YOLO的損失函數(shù)、inception結(jié)構(gòu)模型和時(shí)空金字塔下采樣進(jìn)行了改進(jìn)和應(yīng)用,并且和其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了對(duì)比,突出改進(jìn)之后算法的可行性。(6)提出了最大距離法來(lái)對(duì)沉降顆粒進(jìn)行跟蹤,并且對(duì)沉降顆粒在沉降過(guò)程中出現(xiàn)的聚合、分散和消失的現(xiàn)象進(jìn)行了分析。對(duì)于未能匹配的沉降顆粒軌跡和沉降顆粒也提出了校正的策略。
【圖文】：

圖 2.1 沉降顆粒激光散射像點(diǎn)視頻拍攝原理圖要對(duì)沉降顆粒進(jìn)行識(shí)別和跟蹤，，就要將沉降顆粒和其它的干擾物區(qū)別開(kāi)來(lái)，這就需要對(duì)沉降顆粒的特征有一個(gè)比較好的分析，通過(guò)咨詢(xún)先關(guān)專(zhuān)家和查閱相應(yīng)的資料，本文對(duì)沉降顆粒的灰度、形態(tài)和運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行分析，這些分析后續(xù)的沉降顆粒識(shí)別和跟蹤的基礎(chǔ)。

沉降裝置的拍攝原理
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TN241;TB30

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本文編號(hào)：2698399