Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2011

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: morfologiczne przetwarzanie obrazu

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie morfologicznego przetwarzania obrazu do ekstrakcji informacji o wielkości kropli z użyciem papieru wodnoczułego

Lipiński S., Lipiński A. J.

Pomiary Automatyka Kontrola

2011

R. 57, nr 6

630-633

Papierki wodnoczułe są powszechnie wykorzystywane przy ocenie pokrycia różnych powierzchni cieczą, w wielu zastosowaniach. Na jakościową ocenę pokrycia znaczący wpływ mają rejestrowane średnice kropli. W pracy zaimplementowano operacje morfologicznego i arytmetycznego przetwarzania obrazu w celu rozróżnienia wielkości kropli ze skanów papierków wodnoczułych, podziału tego obrazu na obrazy zawierające krople o średnicach mieszczących się w określonych zakresach i utworzenia histogramów pozwalających scharakteryzować pokrycie papierka wodnoczułego.

Water sensitive paper is often used to evaluate the quality of covering the area with liquid in many applications [3, 4, 5, 6, 7, 8]. The paper proposes using the chosen image processing methods to obtain information about the droplet diameter from scans of water sensitive papers. For that purpose, arithmetic and morphological operations are employed (Section 2) [15, 19, 20]. The general procedure of extracting the images containing the droplets with diameters of specified classes from the input data is shown (Section 3, Fig. 2). Water sensitive paper is most often used to characterize the plant spraying quality, so the papers obtained during field ex-periments [7] (after the binarization using the Otsu method [9, 17]) were used as the exemplary input images (Figs. 1 and 5). On the basis of the performed analysis, the histograms illustrating quantitative distribution of droplets with diameter contained in chosen classes (Figs. 3 and 5) and the histograms showing the area covered with droplets from each of these classes (Figs. 4 and 7) were obtained. Histograms like these can be used for characteriza-tion of the spraying quality or its usefulness in specific application [10]. The proposed method makes use of efficient methods of image processing, which predestines it for implementation in real time systems [15, 16].