基于机器视觉的三维颗粒形态表征.pptx

该【基于机器视觉的三维颗粒形态表征 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【31】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于机器视觉的三维颗粒形态表征 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,并在像素级测量其长度、宽度和高度。,如结构光和激光扫描,可以捕获颗粒的复杂几何形状和表面特征。,例如卷积神经网络,可用于从图像中自动识别颗粒尺寸并提高测量精度。,包括球形、立方体、圆柱体和不规则形状。,如圆度、椭圆度和惯性矩,用于量化颗粒的形状特征。,例如支持向量机和随机森林,可用于开发尺寸无关的形状分类模型。,例如灰度共生矩阵和小波变换,提取颗粒表面的纹理特征。,如白光干涉和共聚焦显微镜,可提供颗粒表面的详细地形信息。,以识别颗粒的微观结构和表面缺陷。、形状分布和纹理分布。,如直方图和累积分布函数,用于分析颗粒群体中这些特征的分布。,例如k-means聚类和主成分分析,可用于识别分布中的模式和异常值。、撞击和破碎等动态过程。、碰撞速度和破碎模式。,以实时监控工业流程。,如显微镜和激光衍射,集成起来,以提供粒子的综合表征。,从而获得更全面的颗粒特征。,以全面了解颗粒的形态特性。:将颗粒投影到平面上,根据投影图像的形状特征提取颗粒的形状信息。:适用于形状较为规则的颗粒,可提取面积、周长、质心、惯性矩等特征。:投影图像容易受到颗粒姿态和照明条件的影响,难以提取细微的形状特征。:通过图像处理技术提取颗粒的轮廓,并根据轮廓的形状特征提取颗粒的形状信息。:适用于形状不规则的颗粒,可提取轮廓曲率、凸包、圆周率等特征。:相对于投影方法,轮廓提取不受颗粒姿态的影响,提取的形状特征更加准确。:通过多视角图像采集和表面重建技术,获取颗粒的三维模型,并根据三维模型提取颗粒的形状特征。:适用于三维形状复杂的颗粒,可提取体积、表面积、孔隙率等特征。:随着三维扫描和重建技术的进步,该方法有望成为未来颗粒形状特征提取的主要方向。:利用深度学****网络从颗粒图像中自动学****形状特征。:适用于大规模颗粒形状特征提取,可提取粒子大小、形状分类、微观结构等特征。:该方法正在与其他技术相结合,如生成对抗网络和自编码器,以提高特征提取的准确性和鲁棒性。:在不同的尺度上提取颗粒的形状特征,以更全面地描述颗粒的形状复杂性。:适用于多尺度形态的颗粒,可提取小尺度的凹凸不平和微孔结构,大尺度的整体形状和粗糙度。:通过多尺度分析,可以更准确地识别和表征颗粒的形状特征。:在颗粒运动或变形过程中提取颗粒的形状特征,以研究颗粒的动态形态变化。:适用于流动颗粒、变形颗粒和反应颗粒的研究。:随着高速成像和数据处理技术的进步,动态颗粒形状特征提取正在成为颗粒科学和工程中的重要领域。