基于CUDA的裂紋檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化.pdf

1、在云計(jì)算，智能，自動(dòng)技術(shù)已滲透到了生活和生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)的今天，計(jì)算的實(shí)時(shí)性也成為了一個(gè)急需解決的問(wèn)題。使用計(jì)算機(jī)對(duì)裂紋進(jìn)行檢測(cè)正以其安全，易操作的特點(diǎn)得到應(yīng)用。在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，GPU的使用正在飛速發(fā)展，基于GPU的數(shù)字圖像處理，可以實(shí)現(xiàn)更快的處理速度，更早地得到結(jié)果在自動(dòng)化生產(chǎn)中有著很高的前景。為解決現(xiàn)有的裂紋檢測(cè)方法存在的精度和實(shí)時(shí)性不能同時(shí)滿足的問(wèn)題，針對(duì)零件表面圖像的特點(diǎn)，本文基于CUDA實(shí)現(xiàn)使用數(shù)字圖像處理的方法對(duì)裂紋進(jìn)行檢

2、測(cè)，在實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中，以精確度高為目標(biāo)尋找到可并行化的算法，實(shí)現(xiàn)裂紋的檢測(cè)的，并對(duì)算法進(jìn)行加速，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性的目的，
　　本文專門(mén)針對(duì)裂紋檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)，對(duì)數(shù)字圖像處理的算法的GPU實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了探索。在論文中，對(duì)檢測(cè)用到的算法分別進(jìn)行了不同的優(yōu)化加速，在圖像的處理階段，使用了共享內(nèi)存對(duì)直方圖均衡化算法進(jìn)行優(yōu)化，并且將共享內(nèi)存優(yōu)化后的直方圖計(jì)算應(yīng)用于二值化分割中，本文并行實(shí)現(xiàn)的分割算法是最大方差閾值法，對(duì)于高斯濾波和形態(tài)學(xué)濾波以及邊緣檢測(cè)，利

3、用模板對(duì)圖像進(jìn)行并行處理，并在模板上使用了優(yōu)化。文中使用的圖像細(xì)化算法基于二遍掃描實(shí)現(xiàn)了并行度的增加，連通區(qū)域檢測(cè)算法對(duì)并查集的使用進(jìn)一步升級(jí)，實(shí)現(xiàn)了各線程處理像素?zé)o關(guān)聯(lián)獨(dú)立寫(xiě)和隨機(jī)讀的效果，通過(guò)提高并行度提升了運(yùn)行速度，另外，全文多個(gè)算法使用了并行度縮減的策略，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)算法的進(jìn)一步優(yōu)化。
　　實(shí)驗(yàn)中，對(duì)裂紋檢測(cè)的各個(gè)算法使用了不同的加速策略，既保證了并行化的實(shí)現(xiàn)，又達(dá)到了運(yùn)行時(shí)間的大幅降低，在最后的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，對(duì)每個(gè)用CUDA