基于机器视觉的货车轮对踏面异常磨损监测方法

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为实现对轮对踏面磨损的准确监测,提出基于机器视觉的货车轮对踏面异常磨损监测方法。结合监测原理采集货车高清图像,将图像转换成灰度图像,通过背景差分方法剔除多余背景,只保留货车轮对图像,将灰度图像转换成二值图像,分割图像内具有特殊含义的不同区域,得到轮对局部踏面信息。运用Canny算子提取图像中货车轮对的踏面边缘,构建灰度空间,依靠灰度共生矩阵映射图像在灰度空间的分布状况,得到可疑区域图像。使用垂直或水平的扫描线对可疑区域图像扫描,若局部区域超出设想阈值,则证明该点为异常磨损点。实验结果证明,所提方法得
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基于标准美音声学模型对英语朗读发音进行评测,准确性相对较低,因此本文设计了英语朗读发音质量自适应评测模型,并以实验分析测试了自适应评测模型。结果表明,系统可准确测评朗读发音质量,从而切实反应朗读者英语口语水平;模型在评测朗读者英语发音时适应性与标准性较高,基于发音准确性、流利性、完整性,可全面衡量朗读发音质量;智能校对系统基于灭错计算进行发音识别评测与校对,可提升语音识别能力,提高评测准确性,以根本上避免评测混乱;利用支持向量回实现特征融合,接近评分特征与人工评分的非线性关系,可保障发音质量评测准确性与可
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