火炮内膛疵病图像自动分类技术

"线膛火炮内膛疵病图像分类研究" 本文主要探讨的是火炮内膛疵病图像的分类问题，这对于确保火炮射击精度和安全性至关重要。随着火炮发射次数的增加，内膛会受到高温、高压火药气体以及弹丸摩擦的影响，产生各种疵病，如压痕、锈蚀和烧蚀。这些疵病会直接影响火炮的性能。 在分析过程中，研究人员关注了疵病图像的边缘梯度和边缘方向特性。他们将疵病图像分为两类：遍布性疵病和区域性疵病。遍布性疵病指的是在整个内膛表面广泛存在的疵病，而区域性疵病则是在特定区域集中的疵病。为了有效区分这两类疵病，作者利用了图像处理技术，特别是Radon变换和Susan边缘检测算子。 Radon变换是一种用于分析图像特征的技术，它对图像的方向具有高度敏感性，可以揭示图像中边缘的方向信息。Susan边缘检测算子则是一种高效的边缘检测方法，能够有效提取图像中的边缘，尤其是那些含有梯度信息的边缘。结合这两种技术，研究人员定义了遍布性疵病和区域性疵病的分类因子，为后续的疵病特征提取和识别提供了理论基础。 实验结果表明，所提出的算法能够准确地区分和计算这两类内膛疵病，识别准确率高，从而实现了内膛疵病图像的定量预分类。这一成果对于火炮维护、故障预测以及提高射击性能具有重要意义，为火炮的保养和维修提供了一种科学的图像分析方法。 关键词：图像处理，区域性疵病，遍布性疵病，图像变换，分类因子 这篇研究文章发表在《激光与光电子学进展》期刊上，展示了在军事装备领域，特别是火炮技术中，如何应用先进的图像处理技术解决实际问题，提高了火炮性能的评估和维护效率。通过精确的图像分类，可以提前预警可能影响射击精度和安全性的疵病，有助于提升整体作战效能。