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抽样检验方法介绍
对产品质量的检验通常采用两种方式：全数检验和抽样检验
一、全数检验与抽样检验
1、全数检验：是对交验的一批产品的所有单位产品进行全部检验，并对每个单位产品作出合格与不合格的判
定；全数检验适用于以下场合：
（1）经检验后合格批中不允许存在不合格品时；
（2）单件小批生产；
（3）检验费用低，检验项目少时；
2、抽样检验：是按规定的抽样方案，随机地从批或过程中抽取少量个体或材料作为样本，对样本进行全数检
验，并根据对样本的检测结果对该批产品作出合格与不合格的判定；
抽样检验主要用于以下场合：
（1）破坏性检验（检验一件破坏一件），必须采用抽样检验；
（2）对连续体的检验，如对布、电线、油的检验等，只能采用抽样检验；
（3）大批量生产与连续交付时；
（4）检验费时、费用高时。
3、全数检验与抽样检验的比较
项目全数检验抽样检验
检验对象是一件一件单位产品，目的检验对象是一批产品，目的是判断整批产品是否合格。
检验对象与目的
是判断每件单位产品是否合格
单件小批产品及极重要产品的极重大批量生产与连续交货的产品及检验费用高的产品。
应用场合
要质量特性的成品检验。
存在错检、漏检，需及时纠正，能保存在生产方风险与使用方风险两种误判，但可限制在允对质量保证能力
证产品质量。许范围内，能保证产品质量。
检验费用检验费用高检验费用低
二、抽样检验的基本原理
1、抽样检验的数学理论基础
（1）随机变量的统计规律性
（2）概率运算
（3）计数抽样检验批接收概率的计算
（4）计量抽样检验批的接收概率
2、各种抽样检验类型的设计思想与基本做法
（ 1）标准型抽样检验
标准型抽样检验是最基本的抽样检验方式，为保护生产方与使用方双方的利益，将生产方风险α和使用方风险β固定为某一特定数值，（通常固定α = 0.05 ，β =0.1），由生产方和使用方协商确定P O、 P1
生产方风险α：在生产方与使用方的验收抽样检验中称为弃真错误，犯弃真错误的概率将称为弃真概率，记为,在抽样检验中
犯弃真错误
,将合格批误判为不合格所犯的错误
( 将合格批误判为不合格), 对生产方
是不利的 , 在此时犯弃真错误的概率称为生产方风险
使用方风险β：在生产方与使用方的验收抽样检验中, 犯存伪错误( 将不合格批误判为合格), 对使用方是不利的 , 在此时犯存伪错误的概率称为使用方风险。
P O：可接收质量，被认为满意的批质量水平；
P1：极限质量，使用方认为不允许更差的批质量水平。
具体做法是：
好批高概率接收：当交验批质量达到或好于可接收质量P O时，抽样方案以1-α的高概率接收，保护生产方利益；
坏批高概率拒收：当交验批质量达到或差于P1时，抽样方案以大于或等于1-β的高概率拒收，保护使用
方利益；
鉴别好批和坏批：当交验批的质量介于P O、 P1之间时，抽样方案的接收概率急骤下降，较好地区分好批
和坏批。
（ 2）调整型抽样检验
调整型抽样检验只规定了可接受质量水平AQL ，但它同时规定了正常、加严和放宽一组抽样方案与转移规则，
能根据连续交验批以往的质量历史提供的质量信息及时调整宽严程度。具体做法是：
正常抽样检验：当交验批的质量=AQL （接收质量限）时，采用正常检验的抽样方案，对这样的批抽
样方案以高概率接收。
加严抽样检验：当交验批质量明显劣于AQL （接收质量限）时，采用加严检验或暂停检验对使用方
提供保护。对生产方在经济上或心理上施加压力，敦促其加强质量管理，使过程平均不合
格品率好于可接受质量水平AQL 。
放宽抽样检验：当交验批质量P 明显优于AQL 时，采用放宽检验，增加对合格批的接收概率，并降
低检验费用，对生产方提供保护和鼓励。
（3）挑选型抽样检验
挑选型抽样检验采用保证平均质量（多数批）与保证单批质量两种质量保证方式。对平均质量保证方式规定了
平均检出质量上限AOQL ，并按 AOQL 设计抽样方案。对单批质量保证方式规定了极限质量LQ 与使用方风险β 。此种抽样检验同时规定，经抽样检验合格批接收，不合格批退回生产方全数挑选（检验），检出的不合格品用合格
品替换，或者修复成合格品后再交验。
（ 4）连续型抽样检验
连续型抽样检验是一种将全数检验与抽样检验结合起来的一种检验方式，采用平均质量保证方式，按规定的平均检出质量上限AOQL 设计抽样方案，在满足AOQL 的条件下，求出连续合格品数。
具体做法是：
全数检验：开始进行全数抽样检验，对通过检验站、点的产品一个个地进行检验，当连续合格品数达到规
定的数量后转入每隔一定数量产品的抽样检验。
按规定的抽样比率进行抽样检验：按规定的抽样比率进行抽样检验，当抽样检验发现不合格品再转入到全
数检验。
三、抽样检验方案的选择
由于抽样检验的广泛应用，国内外已设计制定了许多种抽样检验标准，到目前为止，我国已陆续制定发布了十
九个抽样检验国家标准，还有用于指导抽样检验的标准四个，形成了抽样检验的标准体系。各种抽样检验国家标准
的适用对象不同，应根据具体的产品特征与市场情况、产品制造与技术使用要求等加以选择。
1、抽样检验国家标准及其比较
抽样检验方法及标准号批质量指标质量标准判定特性种类应用场合
逐批计数抽样检验GB/T2828.1 不合格品率AQL 不合格品数计数调整型连续批
或不合格数
跳批计数抽样检验GB/T13263 不合格品率AQL 不合格品数计数调整型连续批
或不合格数
不合格品率的小批计数抽样检验GB/T13264 不合格品率P O、 P1 不合格品数计数标准型连续批或
或不合格数孤立批
不合格品率的小批计数标准型一次抽样检验不合格品率P O、 P1 不合格品数计数标准型孤立批GB/T13262
挑选型计数抽样检验GB/T13546 不合格品率AOQL 、LQ 不合格品数计数挑选型连续批不合格品率的计量抽样检验GB/T6378 不合格品率AQL 样本均值计量调整型连续批计量截尾序贯抽样检验GB/T16307 不合格品率PRQ、CRQ 样本均值计量标准型孤立批
周期计数抽样检验GB/T2829 不合格品率RQI 不合格品数计数标准型过程稳定
或不合格数性
孤立批计数抽样检验GB/T15239 不合格品率I． Q 不合格品数计数标准型孤立批不合格品率的计量标准型一次抽样检验不合格品率P O、 P1 样本均值计量标准型孤立批GB/T8053
平均值的计量标准型一次抽样检验GB/T8054 平均值P O、 P1 计数序贯抽样检验GB/T8051
不合格品率PRQ、CRQ 计数连续抽样检验GB/T8052 不合格品率AQL或样本均值计量标准型孤立批不合格品数计数标准型孤立批或不合格数
不合格品数连续生产型流动批
不合格品率
产品质量监督计数一次抽样检验GB/T14437
每百单位产品产品质量监督计数抽样检验GB/T14162
不合格数
产品质量监督小总体计数一次抽样检验不合格品率
GB/T15482
产品质量平均值的一次监督抽样检验平均值
GB/T14900
每百单位产品产品质量监督复查抽样检验GB/T16306 不合格（品）数平均
值
平均值
粒度均匀散料抽样检验GB/T13732 AOQL
监督质量
水平 P O
监督质量
水平 P O
监督质量
水平 D O
μ
μ、 P O
、
P1、
μO、μ1
不合格品数计数标准型质量监督
大总体
不合格数计数标准型质量监督
不合格品数计数标准型
样本均值计量标准型孤立批
不合格品数计数、计量标质量监督
或不合格数准型复查
样本均值
样本均值计量标准型粒度均匀
散料
2、应用 GB/T13393-1992 《抽样检查导则》选择抽样系统和抽样方案
检验的场合影响选择方案的条件
接收少量不合格可造成重大损失；检验没
有破坏性
贵重品或危险品
收货方可通过反馈促使供货方改进产品最终检验
质量；检验带有破坏性。
收货方不能通过反馈影响供货方改进产
不知道接到产品品质量；孤立的一批或一些批；接收少量的质量历史不合格不能造成重大损失；检验一个单位
产品的费用不大；检验带有破坏性；可利用的抽样方案有关的抽样标准或方案
100%检验——
计数、计量 AQL 方案GB/T2828 、 GB/T6378
计数、计量标准型方案GB/T8051 ， GB/T13264 ，
GB/T8053 ， GB/T8054 ，
GB/T16307
计数、计量 AQL 方案GB/T2828 、 GB/T6378
跳批方案GB/T13263
计数、计量标准型方案GB/T8051 ， GB/T13262 ，
GB/T8053 ， GB/T8054
平均检出质量上
收货方不能通过反馈影响供货方改进产
品质量；孤立的一批或一些批；检验一个限
单位产品的费用不大；非破坏性检验；
小批量接收少量不合格可造成重大损失；非破坏性检验；
所接到产品质量产品一旦被接收，供货方不再负责；接收良好少量不合格不能造成重大损失周期检验——
连续提交的在制非破坏性检验；产品质量历来很好；检验品速度快；
粒度均匀的散料——
——
产品质量监督AOQL 方案
计数AQL 方案
计数标准型方案
跳批方案
计数 RQL 方案
连续抽样方案
——
计数、计量标准型方案
GB/T13546
GB/T2828
GB/T13264
GB/T13263
GB/T2829
GB/T8052
GB/T13732
GB/T14437 、 GB/T15482 、
GB/T14162 、 GB/T16306 、
GB/T14900 、 GB/T16306
3、计数抽样检验与计量抽样检验的选择
（1）计数抽样检验：按规定的抽样方案从批中随机抽取一定数量的单位产品，仅将单位产品划分为合格或不合格，或者仅计算单位产品不合格数，与抽样方案规定的接收数进行对比，判断该批产品能否接收的过程。
批质量经每百单位产品不合格品数或不合格数表示。
（2）计量抽样检验：按规定的抽样方案从批中随机抽取一定数量的单位产品，用测量、试验或其他方法取得它们的质量特性值，与质量要求进行对比，并判断该批产品能否接收的过程。批质量以平均值或不合格品率
表示。
（3）计烽抽样检验与计量抽样检验的对比
项目计数抽样检验计量抽样检验
抽样统计方法计不合格数或不合格品数计量值
不要求检验员熟练；检验设备简单；计算要求检验员熟练；检验设备复杂；计算复对质量检验工作要求
简便；检验需要的时间少；检验记录简单；杂；检验所需时间长；检验记录复杂；
使用时理论上的制约除随机抽样外，无分布要求；质量特性值服从（或近似服从）正态分布；
使用时被理解与接受难易容易不容易
提供的质量信息少多，当质量下降时，会在早期发出警报；
样本量大小在同等质量保护下样本量大在同等质量保护下，样本量小
检验项目多，检验费用低，时间短破坏性检验；费用昂贵；产品检验；产品适用场合
重要质量特性值的检验。
4、抽样方案的选择推荐
抽样方案的选择，应根据被检产品的生产特点与市场情况合理选择。
（1）对连续批的检验
对连续批的检验推荐采用调整型抽样方案。
（2）对孤立批的检验
当产品是孤立的一批，不知道以往的质量信息，采用以下的抽样方案：
计数标准型抽样方案
计量标准型抽样方案
质量监督抽样方案
（ 3）连续生产型抽样方案
对在生产线上连续提交的在制品的检验选用GB/T8052 。
四、抽样检验的基本程序
1、规定单位产品的质量特性；
2、规定不合格的分类；
（ 1） A 类不合格：产品极重要质量特性不符合规范要求，此质量特性不合格将丧失产品使用价值；
（ 2） B 类不合格：产品重要质量特性不符合规范要求，此质量特性不合格比 A 类不合格的影响稍低，会降低产品使用价值；
（ 3） C 类不合格：产品一般质量特性不符合规范要求，其不合格对产品使用几乎没有影响。
3、规定质量指标（批合或不合格质量标准）；
常用的质量指标有：
批合格质量水平：AQL 、 P O、 P1等；
批不合格质量水平：LQ 、RQI 、P1等；
平均检出质量上限：AOQL
4、确定检验批的组成；
检验批的组成方法如下：
（1）由同批原材料、同批零部件生产的产品组成一个检验批；
（2）由同一机器或生产线、装配线、同样的工装模具生产的产品组成一个检验批；
（3）在同一时间内生产的产品，如一个班、一小时、一天、一周等生产的产品组成一个检验批；
5、选择抽样检验国家标准，确定具体的抽样方案；
6、随机抽取样本；
（1）随机抽样是抽样检验的基础。随机抽样最基本的要求是无倾向性的从批产品中抽取样本，批中每件单位产品都应有相等的作为样本的机会，而与其质量无关。
（2）常用的随机抽样方法：
简单随机抽样；
利用电子随机抽样器进行随机抽样的方法GB/T155000 ；
随机数表法
随机数扑克法
抽签法
7、检验样本（全检）；
（1）确定被检质量特性；
（2）检验样本；
（3）样本中单位产品质量表示方法；
（4）统计样本中不合格品数或不合格数；
（5）在计量抽样检验时计算样本均值；
8、判断批合格或不合格；
9、抽样检验后的处置与记录。
（ 1）合格批的处置；
虽然批质量合格，样本中发现的不合格品需要更换或修复为合格品。
合格批应标有合格标志并附带合格证，方可转入下序或入库。存放时应贮存在仓库合格区域内。
（ 2）不合格批的处置；
进行全数挑选
整批报废
降等降价处理
（ 3）不合格批的再检验；
对不合格采取有效措施：经抽样检验不合格的批和使用方退回的不合格批，原则上必须进行全数挑选、更
换或修复不合格品，否则不得再次交检；要求生产者写出产品质量分析报告，分析不合格的原因，落实防
止再发生的措施。
注意事项：再检验的抽样方案要严于初次提交批的抽样方案；再检验是只检造成批不合格的质量特性，还
是按标准、合同规定的全项检验，按用户要求进行。
（4）抽样检验记录
抽样检验数据记录：是抽样检验的原始记录，它记录了抽样检验过程中的检测数据，因产品复杂程度不同
而不同；
逐批抽样检验记录：记载了一段时间内产品抽样检验结果及发现的问题，为总体分析产品质量状况与抽样方案宽严调整提供依据，也为使用方选择生产方提供依据。
Halcon中模板匹配方法的总结归纳
Halcon中模板匹配方法的总结归纳 基于组件的模板匹配： 应用场合：组件匹配是形状匹配的扩展，但不支持大小缩放匹配，一般用于多个对象（工件）定位的场合。 算法步骤： 1.获取组件模型里的初始控件gen_initial_components() 参数： ModelImage [Input] 初始组件的图片 InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域 ContrastLow [Input] 对比度下限 ContrastHigh [Input] 对比度上限 MinSize [Input] 初始组件的最小尺寸 Mode[Input] 自动分段的类型 GenericName [Input] 可选控制参数的名称 GenericValue [Input] 可选控制参数的值 2.根据图像模型，初始组件，训练图片来训练组件和组件相互关系train_model_components() 3.创建组件模型create_trained_component_model() 4.寻找组件模型find_component_model() 5.释放组件模型clear_component_model() 基于形状的模板匹配： 应用场合：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑。 1.创建形状模型：create_shape_model() 2.寻找形状模型：find_shpae_model() 3.释放形状模型：clear_shape_model() 基于灰度的模板匹配： 应用场合：定位对象内部的灰度值没有大的变化，没有缺失部分，没有干扰图像和噪声的场合。 1.创建模板：create_template() 2.寻找模板：best_match() 3.释放模板：clear_template() 基于互相关匹配： 应用场合：搜索对象有轻微的变形，大量的纹理，图像模糊等场合，速度快，精度低。 1.创建模板：create_ncc_model() 2.寻找模板：find_ncc_model() 3.释放模板：clear_ncc_model() 基于变形匹配： 应用场合：搜索对象有轻微的变形。 1.创建模板：create_local_deformable_model() 2.寻找模板：find_local_deformable_model() 3.释放模板：clear_deformable_model()
基于模板匹配算法的数字识别讲解
中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 软件工程年级:2009 题目: 基于模板匹配算法的数字识别学生姓名: 李成学号:09065093指导教师姓名: 李波职称: 讲师 2013年5月
中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：2013年月日
摘要 (1) Abstract (1) 1 绪论 (2) 1.1 研究目的和意义 (2) 1.2 国内外研究现状 (2) 2 本文基本理论介绍 (3) 2.1 位图格式介绍 (3) 2.2 二值化 (3) 2.3 去噪 (3) 2.4 细化 (4) 2.5 提取骨架 (4) 3 图像的预处理 (5) 3.1 位图读取 (5) 3.2 二值化及去噪声 (5) 3.3 提取骨架 (6) 4 基于模板匹配的字符识别 (8) 4.1 样本训练 (8) 4.2 特征提取 (8) 4.3 模板匹配 (9) 4.4 加权特征模板匹配 (10) 4.5 实验流程与结果 (10) 5 结论 (16) 5.1 小结 (16) 5.2 不足 (16) 6 参考文献 (17)
基于模板匹配算法的数字识别 摘要 数字识别已经广泛的应用到日常生活中，典型的数字自动识别系统由图像采集、预处理、二值化、字符定位、字符分割和字符识别等几部分组成, 这些过程存在着紧密的联系。传统的模板匹配算法因为图像在预处理之后可能仍然存在较大的干扰，数字笔画粗细不均匀，有较大的噪声，识别效率不高。本文采的主要思想就是对字符进行分类，之后对字符进行细化，提取细化后字符的特征矢量，与模板的特征矢量进行加权匹配，误差最小的作为识别结果。本文在模板匹配法的基础上, 采用了特征值加权模板匹配法, 并且改进了匹配系数的求法。应用该法取得了满意的效果, 提高了识别率。 关键词：模板匹配；数字识别；特征值加权；字符识别； Template matching algorithm-based digital identification Abstract Digital identification has been widely applied to daily life, the typical digital automatic identification system by the image acquisition, pre-processing, binarization, character positioning, character segmentation and character recognition several parts, there is a close link these processes. Traditional template matching algorithm because the image may still exist after pre-greater interference, digital strokes uneven thickness, the noise, the identification efficiency is not high. Adopted herein main idea is to classify the character after character refinement, the characters feature vector extraction refinement, and the template feature vector is weighted matching, the minimum error as a recognition result. Template matching method based on feature weighted template matching method, and improve the matching coefficient method. The application of the method to obtain satisfactory results, to improve the recognition rate. Key words：Template matching; digital identification; characteristic value weighted; character recognition;
办公室年度工作总结模板通用版
办公室年度工作总结模板通用版 Office Annual Work Summary template General Edition 汇报人：JinTai College
办公室年度工作总结模板通用版 前言：工作总结是将一个时间段的工作进行一次全面系统的总检查、总评价、总分析，并分析不足。通过总结，可以把零散的、肤浅的感性认识上升为系统、深刻的理性认识，从而得出科学的结论，以便改正缺点，吸取经验教训，指引下一步工作顺利展开。本文档根据工作总结的书写内容要求，带有自我性、回顾性、客观性和经验性的特点全面复盘，具有实践指导意义。便于学习和使用，本文档下载后内容可按需编辑修改及打印。 现将本人自七月份以来接手公司办公室工作情况作一汇报 一、牢固树立为公司及领导服务的思想意识 第一、坚持把察实情、写实话、谋实事作为办公室协助领导出主意、当参谋的着力点。在提高预见性上下功夫，增强工作的超前性。实践中我认识到，缺乏超前意识，工作被动应付，是影响办公室工作上质量、求实效的一个重要因素。克服懒惰思想，锐意进取，就必须发挥工作的主动性、创造性，做到察领导所察，察领导未察，力争在某些情况的把握上能够先于领导，宽于领导，在主动服务上跟上领导决策的节拍，做到与时俱进。 第二、为了在最短时间内掌握本行业相关知识和业务流程，积极参与勘探施工现场的监督检查及验收工作，利用一切
机会深入施工现场，关注矿区施工进度，增强工作的针对性。根据所属三个公司各勘探项目施工工作的进展情况，向项目负责人详细了解并落实施工进度，学习相关专业知识，认真编制每周、月施工进度报表，及时为公司领导提供决策参考。 第三、紧紧抓住事关全局的重点工作和大事要事。探矿 权的延续和完成转让是公司今年的一项重要工作，公司于10 月初成立探矿权转让专项工作小组，由办公室牵头协助和督促各持证单位完成各矿权的延续工作。并充分发挥了综合协调的职能，协助项目部按时完成了各个勘探项目的年度检验工作。 二、抓规范化管理，努力提高工作效率 办公室工作具有纷繁复杂，缺少连贯性、随机性大的特点。再加上工作人员少，涉及到三个公司的各项业务，工作量相对较大。如果没有规范的工作程序和很高的工作效率，圆满完成任务是难以办到的。为此，以规范管理为突破口，紧紧围绕建立办事高效、运转协调、行为规范的管理体系这个总目标，对办公室的各项工作和制度进行了新的定位。 一是规范办公室工作的基本要求。文件的传阅、审批， 一些重要文件的签发、重要事项的答复，该走哪个程序的，不折不扣的按程序办理，不省略、不简化、不拖拉；
项目总结报告
《基于分布式电源的主动配电网定制电力技术研究》 项目总结报告 一、项目概况 1、项目来源 江苏省科技厅 2、项目名称 基于分布式电源的主动配电网定制电力技术研究 3、项目编号 BY2015070-13 4、立项时间 2015年7月 5、项目经费 50万元 6、承担单位 东南大学 7、承担人 顾伟
8、合作企业 江苏润和软件股份有限公司 9、经费使用情况 （1）项目经费来源预算单位：万元 （2）项目经费支出预算单位：万元
10、主要研究内容 项目从分布式电源接入对配电网电能质量的影响机理入手，分析了含分布式电源与储能的配电网运行特性、分布式电源稳态运行对配电网电能质量影响以及分布式电源暂态运行对配电网电能质量扰动的机理，提出了主动配电网定制电力技术，给出了各种定制电力设备的用途和工作特性。在此基础上，研究定制设备间相互作用的机理，提出了一种优化配置策略，进而对主动配电网电能质量复合控制及协调控制策略进行研究。 （1）含分布式电源与储能的配电网模型 分析了光伏发电系统、风力发电系统以及储能系统的系统构成及运行特性，并对光伏电池、光伏逆变器、风力发电机和储能系统分别进行建模，给出了光伏发电系统、风力发电系统以及储能系统的概率模型。同时，建立了非线性负荷的模型，便于对非线性负荷特性展开分析。 （2）分布式电源稳态运行对配电网电能质量影响 首先定量分析了逆变器的输出特性，得出载波与调制波各自产生的谐波分量，并对非线性负荷进行建模，在此基础上，分析分布式电源与非线性负荷谐波电流交互影响；接着对分布式电源接入后系统的谐波谐振状态进行分析，获知系统内易受激励产生谐振的母线位置、谐振状态的影响范围、谐振的传播途径等信息；之后考虑系统三相不对称运行和系统不确定性，分析分布式电源扰动对配网电压质量的影响；最后分析了分布式电源之间产生环流的机理以及应对方法。 （3）分布式电源暂态运行对配电网电能质量扰动分析 对非正常工况下分布式电源的位置、容量对配电网电压质量的影响进行研究，对负荷冲击以及三相短路状态下系统电压波动问题的传播特性进行分析和总结。之后分析了分布式电源在并离网两种运行模式切换的情况下下对配电网电能质量的影响。 （4）含高密度分布式电源的区域配电网电能质量评估方法 对含高密度分布式电源接入的电能质量区域配电网电能质量评估方法进行研究，参与
2020年供电公司终工作总结模板
供电公司20xx年终工作总结 "不知庭霰今朝落，疑是林花昨夜开"，回首20xx，确实是不平凡的一年，20xx是我人生经历的一个重大转折点。感叹时间的飞逝，自己的脚步显得如此匆忙。细细品味，发觉自己在不轻易间成熟了许多，对待工作的态度和为人处世的方式也有不少改变，也许这就是成长。由衷感谢公司领导对我的信任和栽培，给我一个广阔的平台，让我在工作中不断学习，不断进步，全面提升自身的素质和才能。让我实现自己的梦想，翻开了我人生崭新的一页，在此我向尊敬的领导和亲爱的同事们表示衷心的感谢。 20xx年,电气全体工作人员在公司领导正确的领导下，公司各职能部室的支持帮助下，电气工作取得了历史性突破现将我一年来的工作情况汇报如下： 一、20xx年电气安全生产任务完成情况： 1、未发生一起轻伤及以上人身事故;未发生一起有人员责任的设备事故;未发生一起误操作事故;未发生一起电气火灾事故;博源MMM110kV变电站全年，未发生一起停电事故。供电可靠性100%;因外界原因，导致NNN35kV变电站全站或部分设备停电5次。 2、全年办理的变电第一种工作票163份、第二种工作票382份、倒闸操作票355份，合格率达100%; 二、自我及工作管理： 1、加强自我管理：深入现场、扎实工作，“桃李不言，下自成蹊”，
“其身正，不令而行，其身不正，虽令弗从”，“喊破嗓子，不如做出样子”。做为电仪室负责人：我带头讲团结、讲奉献、讲民主、讲科学、讲负责。以“五讲”为鉴戒，时刻检查自己的思想，规范自己的言行。时常提调其他工作人员以“五讲”为鉴戒。逐渐树立比思想讲风格，比协作讲团结，比贡献讲成绩，比工作讲奉献的良好风尚。 努力转变自我工作作风，做下属的贴心人。经常主动与下属谈心，深入现场进行讲解，了解设备运行情况，发现问题、解决问题。在生活上视下属为亲人;下属婚丧嫁娶，必访必问;下属生病住院，及时前往探望。树立良好的形象，激发工作人员“甘于清苦、乐于奉献”的工作热情和积极性。 2、合理调配现有人员，以达配置。 电气专业共有：49人，20xx年有1人辞职，2人请产假。 用人之长，天下无不用之人，用人之短，天下无可用之人。通过建立自上而下的各级电气工作人员岗位制和工作标准,根据个人技能水平、爱好及性格，及时对人员岗位或在班组之间进行调整。使大家做到在其位谋其政、不在其位帮其谋，让大家齐心协力，各尽所能。完善工作程序,理顺各种关系,提高办事效率,减少相互扯皮。 3、思想管理工作 电气、仪表部分工作人员思想比较消极，信心不够坚定，执行力较差。感觉自身前途无望，从而产生消极懈怡思想，感觉没有前途与发展，因此对工作的企业及自己的选择失去信心。为此我通过谈话、培养、引导、激励等方式方法，帮助其正确认识形势，转变思想观念。
模板匹配MATLAB实现及算法优化
模板匹配MATLAB实现及算法优化
一、引言 现代社会已进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和数学的发展，图像信息处理能力和水平也不断提高，相应的也得到和更多关注、研究和更加广泛的应用。图像匹配是图像处理的一项关键技术，可广泛用于目标识别与跟踪、立体视觉、变化检测、车场车牌识别、人脸识别、机器人导航、测绘、等领域，已成为一门新兴的分支学科。由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化、多种传感器的使用和传感器本身的缺陷，使拍摄的图像不仅受噪声的影响，而且存在严重的灰度失真和几何畸变。在这种条件下，如何有效地进行图像匹配一直是人们研究的热点和难点。 要研究模板匹配，首先必须明确模板匹配的定义：模板匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。简单的讲就是，要判读一幅大图像中是否存在某种已知的图案，则以一幅与该图案有着相同尺寸和方向的小图像为模板，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。 那么如何实现模板与原图像的匹配呢？下面将结合一个具体例子说明模板匹配的实现过程。 二、问题描述及解决方法 1.问题描述 现有模板如下图： 原图如下图： 问题：如何在原图中找到模板所处的位置，并把该位置标记出来。 2.解决方法
首先必须建立判断模板与原图相应位置相似程度的准则。对于彩色图像，是基于图像的特征匹配；而灰度图像，则是基于相关函数。本实验的处理对象主要是灰度图片。 相关函数又分成两类： （1） 差值测度。计算公式如下： max |(,)(,)|f x y g x y ε=- |(,)(,)|D f x y g x y dxdy ε=-?? 22[(,)(,)]D f x y g x y dxdy ε=-?? （2） 相关测度。计算公式如下： 1222(,)(,)(,)[(,)(,)]D D D f x y g x y dxdy p x y f x y dxdy g x y dxdy = ??????? 显然，上式中的p(x,y)取值范围是0到1。越接近于0，表示两图像相差越大；越接近于1，表示两图像越相似。 有了描述相似程度的数学模型，接下来就可以用MATLAB 编程实现模板匹配，从而解决上述问题了。 三、 MATLAB 实现 要实现这个程序，必须有三个重要组成部分： 1. 模板循环 功能：实现模板扫过原图的每一个像素点。 语句： for i=1:M-m for j=1:N-n end end 描述：以模板左上角第一个点为标志点，使其依次从左到右、从上到下扫过原图每一个像素点。 2. 相似性判断 功能：在每一次循环时，计算模板与覆盖的原图区域的相似程度，并判断两图像是否相似。 语句： temp=imcrop(im,[j,i,n-1,m-1]);
最新公司年终工作总结通用模版精选5篇
最新公司年终工作总结通用模版精选5篇 公司的年终总结应该如何展开,总结有利于找出自己的不足,制定新一年的工作计划,总结是对自身社会实践进行回顾的产物,它以自身工作实践为材料。是回顾过去,对前一段时间里的工作进行反思,但目的还是为了做好下一阶段的工作。以下小编为大家带来的2020各行业公司年终工作总结通用模版精选5篇,欢迎大家阅读。 2020各行业公司年终工作总结通用模版精选(一) 自xx年3月投身于证券行业以来,经过一年多的磨砺,我感到愈加成熟与自信,如果说最初的艰辛是在吐丝结蛹,那么xx年就是我破蛹化蝶的过程。总结一年多来证券工作,我的感受是：真诚待人,严于律己,就能得到满意的回报。 一、真诚待人,赢得真心
真诚是说话内容要真实不虚夸、说话态度要诚恳不油滑,在与潜在客户最初接触时,真诚友善是打开对方心扉的敲门砖。我在与潜在客户第一次接触时,总是以中肯的态度介绍公司的优势和自身的能力,先留给对方一个不浮夸、很实在的印象,然后根据对方意愿倾听他大概的资金情况与交易现状并进行分析,根据分析向对方提出建议,向他表态为什么由我们公司服务会实现他的利益最大化与最优化,使客户产生信任感,赢得客户的真心对待。 真诚是服务要真切热诚不应付,当潜在客户成为真正的客户之后,后续的真诚服务至关重要。首先是及时了解客户的特点和需求,急客户之所急,客户最本质的需要就是在股市中获得更多收益,我在服务客户的过程中永远以此为出发点。 如果客户希望我了解他持有什么股票,我就会将客户的股票牢记在心,一旦他持有的股票出现较大变动,如重大利好、利空等,我都会主动及时联系客户进行交流。如果客户在这方面不倾向于与我交流,我会尊重客户,不去了解他持有的股票,而是不定期与其讨论一下大盘整体的走向等广泛的内容;其次是为客户提供客观的投资建议,既不夸大其词,也不含糊其辞。
基于HALCON的模板匹配方法总结.
基于HALCON的模板匹配方法总结 基于HALCON的模板匹配方法总结 HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果。在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示： ⑴ 首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用 area_center()找到这个矩形的中心；
⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等； ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。对特别大的模板，用Optimization来减少模板点的数量是很有用的；MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来，如果灰度值的波动范围是10，则MinConstrast应当设为10；Metric参数决定模板识别的条件，如果设为’use_polarity’，则图像中的物体和模板必须有相同的对比度；创建好模板后，这时还需要监视模板，用inspect_shape_model()来完成，它检查参数的适用性，还能帮助找到合适的参数；另外，还需要获得这个模板的轮廓，用于后面的匹配，get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓； ⑷ 创建好模板后，就可以打开另一幅图像，来进行模板匹配了。这个过程也就是在新图像中寻找与模板匹配的图像部分，这部分的工作就由函数 find_shape_model()来承担了，它也拥有许多的参数，这些参数都影响着寻找模板的速度和精度。这个的功能就是在一幅图中找出最佳匹配的模板，返回一个模板实例的长、宽和旋转角度。其中参数SubPixel决定是否精确到亚像素级，设为’interpolation’，则会精确到，这个模式不会占用太多时间，若需要更精确，则可设为’least_square’,’lease_square_high’，但这样会增加额外的时间，因此，这需要在时间和精度上作个折中，需要和实际联系起来。比较重要的两个参数是MinSocre和Greediness，前一个用来分析模板的旋转对称和它们之间的相似度，值越大，则越相似，后一个是搜索贪婪度，这个值在很大程度上影响着搜索速度，若为0，则为启发式搜索，很耗时，若为1，则为不安全搜索，但最快。在大多数情况下，在能够匹配的情况下，尽可能的增大其值。 ⑸ 找到之后，还需要对其进行转化，使之能够显示，这两个函数 vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在这里就起这个作用。前一个是从一个点和角度计算一个刚体仿射变换，这个函数从匹配函数的
项目工作汇报范文
项目工作汇报范文 篇一：XX年度项目建设工作总结范文 XX年度项目建设工作总结范文 以下是一篇XX年度项目建设工作总结范文，文章从四部分向大家介绍了工程项目建设工作的大致情况，希望对大家有所帮助。接下来一起看看吧！ 一、主要工作情况 (一)明确目标，狠抓落实。为确保项目建设目标任务的完成，我县先后下达了青委发〔200X〕3号和7号文件，明确各乡镇、部门项目工作内容，并按照市目标调整要求，又下达了青委发[200X]106号文件，及时调整项目工作目标。同时，坚持重点项目领导包抓，部门主抓工作制度。对每个项目都排出了形象进度，分解细化任务目标，层层落实到各项目责任单位。县领导经常深入重点项目一线检查、指导、现场办公协调解决项目实施过程中存在的问题，有力地推动了项目的顺利建设。 (二)强化指导，加强培训。我县于4月5日邀请省发改委和省工程咨询院编制来我县，对相关部门就项目的编制、工程管理和农村金融等方面进行专题培训，增强了项目编制的针对性和工程实施的监管性。为提高我县部门固定资产投资统计数据质量，又于12月25日，召开了15年部门固定资产投资统计工作培训会。
(三)加强管理，强力推进。一是加强项目信息报表收集力度，按照月有通报、半年有小结、年有总结的要求，全年共出刊《项目工作通报》12期，上报项目工作信息信息22篇、三产工作简报11篇和经济运行分析4篇。二是制定了党政领导和部门联系项目制度、成长型企业培育制度、八大特色工业园联系制度等，形成一套全县项目建设、园区发展等工作全面细致的考核体系。三是加强重点项目过程管理。采取定期或不定期方式对重点项目进行督促检查，并做好相应的跟踪服务工作。 (四)勤跑肯跑，抓好争取。积极到省、市发改委、财政厅(局)了解国债和财政资金的具体投向，围绕上级政策，精心规划、筛选、论证、包装、申报项目，努力争取上级支持，全年共争取项目22个，争取各类资金3966多万元，有力带动了全县基础设施建设。 (五)精心筛选，搞好储备。精心筛选和储备了一批重大建设项目，建立了重大项目储备库，为全县经济的长足发展增强发展后劲。 二、各项指标主要完成情况 全年全县全社会完成固定资产完成投入11.85亿元，同比增长52.01%，完成市调整目标任务的103%。其中：工业生产性项目新开工和续建68项，完成投资8.53亿元，同比增长51.78%，完成调整目标任务的106.6%。其中：工业
公司年度工作总结模板
公司年度工作总结模板 导读：本文公司年度工作总结模板，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 公司年度工作总结 201*年已经过去，新的一年已经到来，在这辞旧迎新之际，有必要对过去总结经验、吸取教训，以使在今后的工作中扬长避短，更上一层楼。 一、强化劳动纪律，规范个人行为，狠抓环境综合治理 今年，特别是**化公司领导班子调整后的大半年时间里，我们在强化劳动纪律，规范个人行为，环境综合治理上取得了一定成绩。后勤人员坚持上、下班翻牌制和每周一的后勤会议，统一认识，统一思想。生产性白班人员实行上、下午点名制，讲安全、讲劳动纪律、总结前期工作、安排下期工作、传达公司最新精神。中层干部、后勤人员、质检员及部分班组长实行挂牌上岗，使他们明白自己的身份，处处以身作则，以此来规范个人行为并逐步影响其他员工的言行举止。进入厂区严禁流动吸烟、生产岗位严禁吸烟、严禁穿拖鞋、带水瓶进入生产现场。将办公区和生产区划分开，生产区严禁自行车、摩托车进入、停放。对烧器1#炉、2#炉规划出产品摆放区、通道、平板车停放点等，改变了过去那种混乱的局面。坛口卫生落实到班组实行组长责任制。 二、生产情况
全年共完成产值2192.9万元，同比增张138.1万元，完成年计划的106.72%. 1、化工：由于库存和市场原因，化工自201*年11月22日开车到12月23日停车，共计生产32天，生产NMP70.98T,同比减少108.78T,产值120.60万元，同比减少185万元，各种消耗如下：γ-丁内脂64.42T、单耗0.907T;一甲胺63.99T、单耗0.901T;电43236度、单耗609度；天然气41863m3、单耗589.9m3,NMP收率96.2%. 2、纸箱厂：全年共完成纸箱面积1466882m2、同比增长329456m2,完成年计划的146.67%;产值403.40万元，同比增长89.60万元，完成年计划的128.55%.主要材料消耗1323.31T,产品合格率98%,主要材料利用率92%. 3、烧器：全年共生产12个月，完成烧器成品玻璃839.073T,同比增长117.393T,完成年计划的104.88%;产值1668.9万元，同比增长23.5万元，完成年计划的119.20%. 坚持以生产为中心，服务于市场 为了赢得市场，树立“**牛”品牌，让用户满意，提高产品质量，在强调生产的同时，我们还着重强调以下几点： 1、对配料班的工作人员充分调动积极性同时也强化了劳动纪律性，更加强调了对玻渣清洁度、粒度、水份的控制，要求计量准确，对称要每天校对，每两个月通过计监局检验一次。粉料的均匀度到95%以上，配料班长每天下班前报班，对达不到要求的，要说**因，作出处理意见，总结经验。
基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路
基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路 蓝云杨的机器视觉之路https://www.360docs.net/doc/6b9110846.html,/blog/user1/8/index.html 首页相册 标签机器视觉(64)图像处理(11)视频压缩(12)小波分析(5)三峡(3)生活随笔(32)HALCON(7)编程感悟(18)哲思慧语(32) 基于HALCON的模板匹配方法总结 2006-8-16 16:34:00 4 推荐很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop 的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度，这篇paper放到了中国论文在线了，需要可以去下载。 德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件，提供了许多的功能，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果，简化了用其他工具，比如VC++来开发的过程。在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示： ⑴ 首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_center()找到这个矩形的中心； ⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等； ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart 和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。对特别大的模板，用Optimization
模板匹配
halcon模板匹配 * 在一个图片中获取ROI并在此图片中匹配 dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 600, 600, 'black', WindowHandle) * 窗口语句 read_image(Image,'L:/Halcon test/mk2.jpg') *read_image(Image,'L:/Halcon test/mk3.jpg') *read_image(Image,'L:/Halcon test/mk4.jpg') * 这里有4张图片，每一张都说明一个小问题，附图分析。 gen_rectangle1 (ROI1, 57.8333, 49.5, 181.167, 342.833) * 画一个矩形选择ROI，矩形在左上角，覆盖一个完整的，无变形规定尺寸的商标，作为模板。 reduce_domain(Image,ROI1,ImageReduced1) * 大图和这个矩形的ROI相减就会得到一个左上角的商标的图案作为模板，命名ImageReduced。 create_shape_model(ImageReduced1,0,0,rad(360),0,'no_pregeneration','use_polarity',40,10,ModelID1) * 创建一个比例不变（1:1）的匹配的轮廓模型。具体参数下个帖子说明，也可见[Halcon算子学习交流区] Halcon模版匹配算子解析。 find_shape_model(Image,ModelID1,0,rad(360),0.7,13,0.5,'interpolation',0,0.9,Row,Column,Angle,Score) * 寻找与模板的大小尺寸必须是一比一匹配的，只是角度的不同而已，若大小发生变化，则不能匹配 get_shape_model_contours(ModelContours1,ModelID1,1) * 在大图中获取匹配。 for i := 0 to |Row|-1 by 1 vector_angle_to_rigid(0,0,0,Row【i】,Column【i】,Angle【i】,HomMat2D) affine_trans_contour_xld(ModelContours2,ContoursAffinTrans,HomMat2D) endfor * 获取匹配。 disp_message (WindowHandle, '总共匹配了' + |Row| + '个商标', 'window', 12, 12, 'red', 'true') * 输出数量统计。 clear_shape_model(ModelID1) stop()
公司年终工作总结模板(通用版)7篇
公司年终工作总结模板(通用版)7篇Company year end work summary template (general version) 汇报人：JinTai College
公司年终工作总结模板(通用版)7篇 前言：工作总结是将一个时间段的工作进行一次全面系统的总检查、总评价、总分析，并分析不足。通过总结，可以把零散的、肤浅的感性认识上升为系统、深刻的理性认识，从而得出科学的结论，以便改正缺点，吸取经验教训，指引下一步工作顺利展开。本文档根据工作总结的书写内容要求，带有自我性、回顾性、客观性和经验性的特点全面复盘，具有实践指导意义。便于学习和使用，本文档下载后内容可按需编辑修改及打印。 本文简要目录如下：【下载该文档后使用Word打开，按住键盘Ctrl键且鼠标单击目录内容即可跳转到对应篇章】 1、篇章1：公司年终工作总结样本 2、篇章2：公司年终工作总结范文标准版 3、篇章3：公司年终工作总结模板(通用版) 4、篇章4：公司年终工作总结文档 5、篇章5：公司年终工作总结模板(通用版) 6、篇章6：公司年终工作总结范文(标准版) 7、篇章7：公司年终工作总结范文标准版 篇章1:公司年终工作总结样本 紧张、忙绿、丰盛、而又难忘的20xx已经过去，充满期待的20xx已经来到，回首过去一年的工作，既有收获的喜悦
也有不足的反思。在这新年伊始之际，很有必要静下心来对一年来的生活、工作、学习进行回顾、梳理、和总结，提炼经验总结教训，便于新年度更好更快的完成今年的任务打下基础。现将本人的年度总结向各位领导汇报如下，愿与各位同仁共勉。 一、收获 说道收获，请允许我和大家一道回顾一下一年前今天的 原盛项目现场：soho装修收尾、小户型粉刷北塔完成南塔二 次结构完成、准甲粉刷完成60%、中心商业主体开始施工、酒 店完成至0.00。而一年后的今天：soho8月30日顺利交房;小户型11月15日顺利交房;准甲装修收尾;中心商业除8#楼外 其余外立面形象基本完成;酒店样板房完成幕墙正在封闭中， 预计春节前完成封闭。目前的状态除8#楼外存在较大滞后外 基本达到的预期。全年没有出现严重质量事故和安全事故， 特别小户型的安装质量在2#楼的基础上有长足的进步，在9 月份被郑州市质量监督站作为观摩工地进行了全市范围内参建单位的观摩，为原盛项目和绿地品牌赢得了荣誉和声望。 要说原盛项目20xx年度最有影响力或具有里程碑意义的 事件就属交房事件，今年顺利完成两大交付节点：1）、8月 30日的soho办公楼的交付;2）、11月15日的小户型的交付。这两大事件被我在20xx年初工程部的年初动员大会上形象地
基於HALCON的模板匹配方法总结
基於HALCON的模板匹配方法總結 基於HALCON的模板匹配方法總結 很早就想總結一下前段時間學習HALCON的心得，但由於其他的事情總是抽不出時間。去年有過一段時間的集中學習，做了許多的練習和實驗，並對基於HDevelop的形狀匹配算法的參數優化進行了研究，寫了一篇《基於HDevelop的形狀匹配算法參數的優化研究》文章，總結了在形狀匹配過程中哪些參數影響到模板的搜索和匹配，又如何來協調這些參數來加快匹配過程，提高匹配的精度，這篇paper放到了中國論文在線了，需要可以去下載。 德國MVTec公司開發的HALCON機器視覺開發軟件，提供了許多的功能，在這裡我主要學習和研究了其中的形狀匹配的算法和流程。HDevelop開發環境中提供的匹配的方法主要有三種，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分別是基於組件（或成分、元素）的匹配，基於灰度值的匹配和基於形狀的匹配。這三種匹配的方法各具特點，分別適用於不同的圖像特征，但都有創建模板和尋找模板的相同過程。這三種方法裡面，我主要就第三種－基於形狀的匹配，做了許多的實驗，因此也做了基於形狀匹配的物體識別，基於形狀匹配的視頻對象分割和基於形狀匹配的視頻對象跟蹤這些研究，從中取得較好的效果，簡化了用其他工具，比如VC++來開發的過程。在VC下往往針對不同的圖像格式，就會弄的很頭疼，更不用說編寫圖像特征提取、模板建立和搜尋模板的代碼呢，我想其中間過程會很復雜，效果也不一定會顯著。下面我就具體地談談基於HALCON的形狀匹配算法的研究和心得總結。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基於形狀匹配的算法主要是針對感興趣的小區域來建立模板，對整個圖像建立模板也可以，但這樣除非是對象在整個圖像中所佔比例很大，比如像視頻會議中人體上半身這樣的圖像，我在後面的視頻對象跟蹤實驗中就是針對整個圖像的，這往往也是要犧牲匹配速度的，這個後面再講。基本流程是這樣的，如下所示： ⑴首先確定出ROI的矩形區域，這裡只需要確定矩形的左上點和右下點的坐標即可， gen_rectangle1()這個函數就會幫助你生成一個矩形，利用area_center()找到這個矩形的中心； ⑵然後需要從圖像中獲取這個矩形區域的圖像，reduce_domain()會得到這個ROI；這之後就可以對這個矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先對這個區域進行一些處理，方便以後的建模，比如閾值分割，數學形態學的一些處理等等； ⑶接下來就可以利用create_shape_model()來創建模板了，這個函數有許多參數，其中金字塔的級數由Numlevels指定，值越大則找到物體的時間越少，AngleStart和AngleExtent 決定可能的旋轉范圍，AngleStep指定角度范圍搜索的步長；這裡需要提醒的是，在任何情
图像处理技术--模板匹配
图像处理技术——模板匹配算法 左力2002．3． 认知是一个把未知与已知联系起来的过程。对一个复杂的视觉系统来说，它的内部常同时存在着多种输入和其它知识共存的表达形式。感知是把视觉输入与事前已有表达结合的过程，而识别也需要建立或发现各种内部表达式之间的联系。 匹配就是建立这些联系的技术和过程。建立联系的目的是为了用已知解释未知。 章毓晋《图像工程下册》P.163 一．模板匹配的基本概念 模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。 以8位图像(其1个像素由1个字节描述)为例，模板T( m ? n个像素)叠放在被搜索图S( W ? H个像素)上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图Sij。i，j为子图左上角在被搜索图S上的坐标。搜索范围是： 1 ≤ i ≤ W – M 1 ≤ j ≤ H – N 通过比较T和Sij的相似性，完成模板匹配过程。 注意：图像的数据是从下到上、从左到右排列的。 可以用下式衡量T和Sij相似性： ∑∑ = =- = N n ij M m n m T n m S j i D 12 1 )] , ( ) , ( [ ) ,(被搜索图 S 模板 T m i {
∑∑ ∑∑ ∑∑ ======+?-=N n M m N n ij M m N n ij M m n m T n m T n m S n m S 1 2 1 1 1 1 2 1 )] ,([),(),(2)],([ 上式的第一项为子图的能量，第三项为模板的能量，都与模板匹配无关。第二项是模板和子图的互相关，随( i, j )而改变。当模板和子图匹配时，该项有极大值。将其归一化，得模板匹配的相关系数： ∑∑∑∑∑∑======?= N n M m N n ij M m N n ij M m n m T n m S n m T n m S j i R 1 2 1 1 2 1 1 1 )] ,([)],([) ,(),(),( 当模板和子图完全一样时，相关系数R( i, j ) = 1。在被搜索图S 中完成全部搜索后，找出R 的最大值Rmax( im, jm )，其对应的子图Simjm 即为匹配目标。显然，用这种公式做图像匹配计算量大、速度较慢。 另一种算法是衡量T 和Sij 的误差，其公式为： ∑∑ ==-=N n ij M m n m T n m S j i E 1 1 |),(),(|),( E( i, j )为最小值处即为匹配目标。为提高计算速度，取一个误差阈值E 0，当E( i, j )> E 0时就停止该点的计算，继续下一点计算。 试验结果如下： 注：以上试验是在赛扬600 PC 机上用VC6.0进行的。 结果表明：被搜索图越大，匹配速度越慢；模板越小，匹配速度越快。误差法速度较快，阈值的大小对匹配速度影响大，和模板的尺寸有关。 二．改进模板匹配算法 我在误差算法的基础上设计了二次匹配误差算法： 第一次匹配是粗略匹配。取模板的隔行隔列数据，即四分之一的模板数据，在被搜索图上进行隔行隔列扫描匹配，即在原图的四分之一范围内匹配。由于数据量大幅度减少，匹配速度显著提高。 为了合理的给出一个误差阈值E0，我设计了一个确定误差阈值E0的准则： E 0 = e 0 * (m+1)/2 * (n+1)/2