1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....遍历图片内存。统计的区域划分如图所示图分区域法示意图对蓝色区域的共个区域分别进行直方图统计，每个区域都求出相对应的阈值，遍历该区域内的像素点成员当,的像素值与阈值之间的灰度差距大于人为设定的参数时，就说明该点与周围像素环境之间存在着明显的不同。可将该点的灰度值赋值为。否则该点赋值为。公式如下当时当时公式最终从得到的新二值图像内存数组命名为。该数组的亮度信息如图所示。图二值图可以在上图中看出，瑕疵的信息因为局部二值化的关系而被很好的保留了下来。瑕疵特性参数计算瑕疵特征的提取主要包括瑕疵面积长度和宽度的计算等。为了要提取出这些信息，可以用区域生长法来完成。区域生长法提取普通的区域生长法是连通法。就是对个点的上，左上，右上，左，右，下，左下，右下共个方向进行遍历扫描，如果在该遍历方向上也存在与当前遍历点的像素值相同的点时，就将该个点看做都是属于同个瑕疵上的像素点。但是考虑到当前系统中捕捉到的瑕疵往往是属于狭长的缝。而用连通法提取狭长缝隙的信息时就很有可能就会造成缝的断裂。最终会导致将条缝的信息分为了块或多块连通区域信息来处理。为了避免这现象......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....结构体成员信息可以是瑕疵长，瑕疵宽，瑕疵面积等等。本系统采用的是可调节的全方位拓展法求区域生长。设每个方向上向外拓展个像素。如图全方位拓展法求所示，点上的每个方向的像素都向外拓展了个像素，即。入队出队图全方位拓展法求区域生长扫描内存数组信息里的目标圆环区域，如果发现点的像素值,等于时，就将该点标记为点，并堆入队列中。每次遍历队列，如果发现队列不为空，就让队尾元素出队，出队的同时，记录下当前出队的点的坐标位置并以该点做为基准往个方向连通个像素出去，形成个的窗口如图全方位拓展法求所示。遍历窗口里的点成员如果该点位于内存数组的目标圆环检测区域内，并且该点对应的像素值,等于时，就亦将该点标记为点，并堆入队列中。如此依次循环。在往复的过程中如果发现当前出队点的轴坐标小于在它之前出队的点的轴，就将的值赋值给变量。如果发现当前出队点的轴坐标大于在它之前出队的点的轴，就将的值赋值给变量。如果发现当前出队点的轴坐标小于在它之前出队的点的轴，就将的值赋值给变量。如果发现当前出队点的轴坐标大于在它之前出队的点的轴......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....直循环到队空为止。此时，则说明条瑕疵的信息遍历结束。记录下此时的，四个值，并统计好之前的入队的个数。则有公式公式这样，对于瑕疵信息数组，每个成员都代表的是每个瑕疵在维图像上的所有信息。瑕疵的判断虽然我们根据全方位拓展法求得了瑕疵数组。但是并不是所有的瑕疵都会影响产品的合格与否。所以我们还要通过计算各个瑕疵的特性，排除掉些无关紧要的瑕疵。对于般密封圈表面来说，些很小的点瑕疵，极短的缝瑕疵，以及位于圆环表面的瑕疵都对密封圈的使用没有任何影响。所以我们要通过计算，将这些瑕疵排除在外。瑕疵面积的计算法在本系统中瑕疵的面积可以直接用来代替，当瑕疵面积小于人为设定的参数时，我们就对该瑕疵判断为合格。反之，则判断为不合格。瑕疵长的计算法计算瑕疵长时，基于瑕疵的线性特征，首先对瑕疵做细化操作，得到单像素宽的瑕疵骨架曲线。瑕疵的长度实际上就是骨架图像骨干点之间的长度之和。骨化后的图像是个单像素宽度的连通性好的骨干图像。可以分别求取相邻像素之间的长度，然后把所有的相邻像素之间的距离求和即为所得，如下式公式,和,是相邻骨干点的两个点是水平方向的比例因子......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....即水平方向上的像素个数与实际情况垂直长度的比值是两个相邻像素之间的长度。总长度即为所有相邻像素之间的长度之和。当瑕疵长小于人为设定的参数时，我们就对该瑕疵判断为合格。反之，则判断为不合格。瑕疵宽的计算法计算瑕疵宽时，仍然对瑕疵做细化操作后，骨架各点所在的瑕疵的位置的宽度反应出瑕疵各段的宽度。由于骨架曲线是单像素曲线，则个骨架点与相邻点的其他两个骨架点相接，分别求出与相邻点的斜率。则每个斜率的垂线与瑕疵边缘相交两点，两点的连线的大小即为宽度值。比较这两个宽度值其中较小的为这个瑕疵的宽度。设骨架曲线的其中个骨架点用,表示，其相邻骨架点分别为,和,。骨架线在点的斜率近似用直线的,,,,,导师评语率表示，则斜率表示为公式过骨架点斜率为的直线与瑕疵图像边缘交于两点，记为,。则此瑕疵的宽度表达式为公式同理，骨架线在点的斜率近似用直线表示，同样的原理求出，然后比较与的大小，取较小值作为瑕疵的宽度。最后结果,。当瑕疵宽小于人为设定的参数时，我们就对该瑕疵判断为合格。反之，则判断为不合格。实际的检测效果如下......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....图算法最终的处理结果为本算法得到的最终的处理结果，可以看到，所有位于密封圈表面上的瑕疵都被检测出来了图密封圈灰度图图算法最终的处理结果实验结果我们的最终成果如图所示，我们已经搭建出了检测平台包括相机光源嵌入式主板触摸屏显示器等元素。软件的识别算法也能达到预计的水平。图成果图本章小结本章主要讲述了密封圈表面识别算法的主要流程。并对每个步骤用文字公式和图片的方式进行了详细的解说。第章总结与展望本文讲述了密封圈的图像采集结束后如何通过利用嵌入式图像处理技术，对密封圈上的瑕疵图像进行处理，提取出瑕疵的信息，并对瑕疵的特征参数与密封圈合格标准参数进行比较，筛选出合格的密封圈的过程。根据瑕疵的特有的特征，对比当前流行的图像识别算法，改进出套更加适合密封圈检测的图像识别算法。算法中对均值滤波和中值滤波图像二值化特征提取等过程均作了改进。实现了较为快速适合的密封圈识别算法。当前所有的算法都是用语言在上实现的，但是能否直接用在工业上检测密封圈，该算法还需要在速度上和精确性上得到提高，在之后的这段时间我会继续努力在机器视觉上寻求新的突破。将来展望机器视觉将完全代替人工肉眼完成所有的检测识别......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....再利用我们编好的双通道虚拟示波器对输入信号进行测量显示，基本上能达到预期效果。仿真波形参数设置要使双通到示波器能够正确的显示所输入的信号，我们应当对输入信号的些参数进行设置，使示波器最后能够正常的显示所输入的波形信号，并且能够对波形信号进行测量调节存储等。首先，在波形类型选项，有两个通道可以选择波形类型，波形类型有四种波形可供选择，有正弦波方波三角波以及锯齿波。本次模拟可选择通道输入正弦波，通道输入方波。波形其他参数的设置方便，通道正弦波的频率设为，幅值为，相角可设置为通道方波的频率设为，幅值为，相角也设置为。这些模拟输入的参数可设置为默认值，在程序运行时即可直接模拟输入这些信号，当然也可以对这些信号的参数进行具体的调节。为了排版的需要，相角输入模块在程序中设为隐藏。采样属性模块，通道采样属性设为样，采样频率设为，采样数设为。实际仿真效果显示，以上参数的设置能够满足双通道虚拟示波器对仿真信号的测量，达到了仿真效果。仿真波形效果图通道波形图通道波形图通道波形图结论经过四年的学习生活，我们也到了即将毕业的时刻，在这最后个学期中......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....在这次设计的过程中，我们遇到过不少困难与挫折，甚至在开始对设计的软件都不是很了解，但是，在不断搜索资料询问老师，最终还是顺利的完成了程序及论文。我们在这个过程中都温习了大学中学到的知识，巩固和复习了以前在课本上学到的些理论，在此同时，我们也学习到了课本之外的些知识。对于我而言，我觉得这次设计对我的自主学习能力和搜索资料的能力都有所帮助，让我能够更好的去完成和实践我的程序。在这次双通道示波器的设计中，我顺利的编写完了主体程序，也在老师和互联网的帮助下对程序进行了定的完善。在程序编写过程中，使用了分支选择结构循环结构等变成逻辑结构以及常见的数据结构，如簇捆绑成簇等数据处理结构同时还用到了波形产生控件正弦波方波三角波锯齿波布尔逻辑控件旋钮控件数值控件等多个控件。通过对这些编程结构和常用控件的使用，可以使我们更好地掌握编程方法和技术。在的学习基础上，我们还可以加入其他信号生成和信号处理过程，进步深化模拟过程，从而更好地进行模拟测量和仿真，进步完善双通道示波器的功能。在双通道示波器运行过程中，可以进行相应功能的调节和信号调节和测试。由于时间仓促以及本人能力有限......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....程序的些功能和模块还得继续添加和完善，不足之处还望多多包容。附录语言程序程序功能说明与单片机的综合控制实验多任务串口调度任务就绪抢占模式即串口命令的任务立即执行。通过多个标志位进行任务的调度与协调串口中断优先级设置位定义蜂鸣器端口显示缓存动态显示数据缓存流水灯标志位流水数码管标志位秒表标志位秒表清零标志位秒表暂停标志位秒表到流水数码管标志位倒计时标志位蜂鸣器标志位清屏标志位闪屏标志位数码管扫描标志位，硬件置位，软件清零接受串口缓冲区数据关流水灯开流水数码管串口中断发生，关参行分区域统计。遍历图片内存。统计的区域划分如图所示图分区域法示意图对蓝色区域的共个区域分别进行直方图统计，每个区域都求出相对应的阈值，遍历该区域内的像素点成员当,的像素值与阈值之间的灰度差距大于人为设定的参数时，就说明该点与周围像素环境之间存在着明显的不同。可将该点的灰度值赋值为。否则该点赋值为。公式如下当时当时公式最终从得到的新二值图像内存数组命名为。该数组的亮度信息如图所示。图二值图可以在上图中看出，瑕疵的信息因为局部二值化的关系而被很好的保留了下来......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....为了要提取出这些信息，可以用区域生长法来完成。区域生长法提取普通的区域生长法是连通法。就是对个点的上，左上，右上，左，右，下，左下，右下共个方向进行遍历扫描，如果在该遍历方向上也存在与当前遍历点的像素值相同的点时，就将该个点看做都是属于同个瑕疵上的像素点。但是考虑到当前系统中捕捉到的瑕疵往往是属于狭长的缝。而用连通法提取狭长缝隙的信息时就很有可能就会造成缝的断裂。最终会导致将条缝的信息分为了块或多块连通区域信息来处理。为了避免这现象，我们将区域生长法做了如下改进首先定义下瑕疵的结构体数组用来保存每个瑕疵的信息，结构体成员信息可以是瑕疵长，瑕疵宽，瑕疵面积等等。本系统采用的是可调节的全方位拓展法求区域生长。设每个方向上向外拓展个像素。如图全方位拓展法求所示，点上的每个方向的像素都向外拓展了个像素，即。入队出队图全方位拓展法求区域生长扫描内存数组信息里的目标圆环区域，如果发现点的像素值,等于时，就将该点标记为点，并堆入队列中。每次遍历队列，如果发现队列不为空，就让队尾元素出队，出队的同时......”。