【摘 要】
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碳烟是含有多种有毒物质的可吸入颗粒物,主要来自于柴油机的不完全燃烧,其粒径大小不定,一般以团聚的形态出现。统计碳烟粒径与粒子数目将有助于研究人员分析碳烟性质,从而帮助我们改进燃煤的燃烧过程,降低柴油机废气中有毒颗粒物含量。在透射电子显微镜下获取的碳烟图像一般都堆叠严重,颗粒边缘模糊,使用传统的人工手动检测方法将费时费力,已不能满足越来越多的科研需求。而近年来,数字图像处理与深度神经网络技术取得了长
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碳烟是含有多种有毒物质的可吸入颗粒物,主要来自于柴油机的不完全燃烧,其粒径大小不定,一般以团聚的形态出现。统计碳烟粒径与粒子数目将有助于研究人员分析碳烟性质,从而帮助我们改进燃煤的燃烧过程,降低柴油机废气中有毒颗粒物含量。在透射电子显微镜下获取的碳烟图像一般都堆叠严重,颗粒边缘模糊,使用传统的人工手动检测方法将费时费力,已不能满足越来越多的科研需求。而近年来,数字图像处理与深度神经网络技术取得了长足的发展,在基于图像的目标检测、分割与识别、数目估计等领域都有很大突破。基于此,本文率先提出利用这两种技术的碳烟粒子自动检测与计数方法,并展开了如下研究:对于碳烟粒子检测的任务,本文在模糊C均值聚类进行图像分割的基础上提出应用上的改进。不同于传统像素级的模糊聚类,我们利用超像素分割技术将图像前景分割成灰度相近的小区域,然后进行区域级的模糊聚类。在特征选择上,我们不仅使用区域灰度信息,还使用位置信息,以保证聚类结果紧邻。在最佳聚类数目选择上,我们通过引入归一化均匀性测度(UN)来评价分割结果,指导聚类算法挑选出最佳类别数目。最后,通过与传统霍夫圆检测算法进行对比,文章分别从主观评价和客观计算角度比较了本文方法与传统方法的差异,结果表明本文方法检测出的碳烟粒子具有更少的误检和漏检,更高的均匀性测度。对于碳烟粒子计数的任务,本文从最基本的数据准备入手,详细介绍了实验所用数据集的制备过程。针对碳烟粒子数量众多、聚集严重等特性,我们设计了一种深度并行网络(DPN)的神经网络框架,自动提取图像特征、拟合生成碳烟颗粒密度图。并行网络通过多个不同大小的感受野感知不同尺度的碳烟颗粒,提取特征更加准确;输出密度图而不是直接的数值估计降低了网络的训练难度,获得更多的粒子分布信息。最后从不同的角度设计了几组对比实验,其实验结果表明,本文方法具有更高的准确性与鲁棒性,对新图片颗粒数的平均预测误差小于8%。
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