改进Mask R-CNN算法的带钢表面缺陷检测

在带钢的生产过程中可能会因为生产工艺的问题导致带钢表面出现缺陷,传统的带钢表面检测方法存在检测速度慢、检测精度低等问题。在计算机深度学习快速发展的今天,为实现带钢表面缺陷快速有效的检测,提出改进的掩码区域卷积神经网络（Mask R-CNN）算法,使用[k]-means II聚类算法改进区域建议网络（RPN）锚框生成方法;同时调整Mask R-CNN模型的网络结构,去掉掩码分支,提高了模型的缺陷检测速度。实验在NEU-DET数据集的5种缺陷检测中将原算法的均值平均精度（mAP）从0.810?2提升到0.960?2,检测速度达到5.9?frame/s。并且能够实现对缺陷目标的检测和实例分割,以便研究人员观测缺陷的大小和形状,从而改进工艺。相比于目前其他深度学习的缺陷检测算法,更能满足带钢的生产检测要求。     

基于小波分解的带钢缺陷检测

带钢缺陷是带钢质量检验的重要组成部分,通过相关的理论分析,本文提出了一种基于小波分解的带钢缺陷检测方法。首先对带钢图像进行小波分解;然后,选择子图进行融合,从而有效地抑制了背景纹理信息;在此基础上,对带钢的融合图像进行图像分割和形态学滤波,实现对带钢缺陷的位置和面积的准确检测。实验结果表明,该检测方法是有效的。     

基于可视化激光超声金属板材缺陷的图像处理研究

为了实现对金属材料表面缺陷的检测，采用激光超声波可视化检测仪对铝板表面进行检测实验，但在激光超声可视化成像过程中，外界噪声等干扰导致了图像质量下降，造成了缺陷识别能力不足。根据激光超声图像的特点，采用经典滤波算法、图像增强算法对激光超声缺陷图像滤除杂波以及图像噪声，最后通过对比三种图像分割技术，发现利用改进的种子区域生长算法分割结果准确、快速。结果表明，通过图像处理方法可以改善激光超声可视化图像质量，使缺陷信息更突出。     

基于改进Faster R-CNN的热轧带钢表面缺陷检测

热轧带钢是钢铁行业的重要产品,其表面缺陷是影响产品质量的重要因素。针对传统缺陷检测算法存在的过程繁琐、精度不足和效率低下等问题,提出一种基于改进更快速区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN)的检测算法,实现对热轧带钢表面缺陷的高效、高精度检测。首先,采用特征相加的方法对底层细节特征和高层语义特征进行融合;然后,采用精准的感兴趣区域池化(precise region of interest pooling, Precise ROI Pooling)获取固定大小的特征向量,避免特征出现位置偏差;最后,利用均值偏移聚类算法对带钢数据集进行聚类,获得适用于热轧带钢表面缺陷检测的先验框尺寸。实验结果表明,所提算法在热轧带钢表面缺陷检测数据集上的平均精度均值达到了85.34%,检测速度为23.5帧/s,且鲁棒性良好,满足实际的工业检测需求。     

基于人工免疫系统的带钢表面缺陷检测技术

针对传统的图像检测算法对具有噪声以及光照不足或不均匀的带钢表面图像检测时效果不理想的问题,提出了基于人工免疫系统的带钢表面缺陷检测技术。根据检测器和抗原之间的论域空间包含关系,以及自体在论域空间中的位置信息,引进了分块空间的方式,提出了检测器分块的生成算法,对缺陷图像表面灰度信息进行三维恢复,获得带钢表面缺陷的高度信息,实现其三维质量检测。实验表明,该方法无论是在对比度低、光照不均还是有噪声干扰的情况下相对于传统的图像检测算法具有较好的处理效果。     

一种基于局部二进制模式的带钢表面缺陷初级检测方法

带钢表面缺陷检测是带钢质量控制的重要环节之一,但现有带钢表面缺陷自动检测方法在准确性和实时性上还难以满足工业现场需要。为了解决此问题,提出了一种基于局部二进制模式（LBP）的带钢表面缺陷的初级检测方法。该方法首先利用快速局部二进制模式算法计算图像中各像素点的LBP值;然后通过统计LBP直方图来获取图像中主要边缘点的信息,再将其与阈值进行比较,以确定带钢图像中表面缺陷的存在,并记录缺陷的位置。实验结果表明,该方法不仅在带钢表面缺陷的初级检测方面具有良好的准确性和实时性,而且其提取出的信息还具有结构的和统计的双重特性,可为后续缺陷分类提供重要依据。     

轴承表面缺陷类型识别算法

针对生产和装配过程中轴承表面缺陷检测传统方法的不足,提出一种新的轴承表面缺陷类型识别算法。首先改进 Canny 算子以提高轮廓识别度,将 Sift 算法应用于缺陷区域提取,对轴承表面缺陷图像和无缺陷图像进行 Sift 图像匹配以定位缺陷区域,运用像素点的异或运算以精确提取缺陷区域。选择部分 Hu 矩值和几何特征值准确描述缺陷区域,将其作为 BP 神经网络算法的输入,从而最终识别出缺陷类型。实验表明,该方法提高了识别率,且具有非接触、速度快、精度高和抗干扰能力强等优点,较好地实现了轴承表面缺陷类型的检测。     

边界局部搜索算法与应用

提出一种快速的边部检测算法,即边界局部搜索算法,并应用于冷轧带钢表面缺陷在线检测系统。它采用一种局部搜索的思想,在前一次搜索的基础上准确定位钢板边部,大大提高了算法的实现速度。对现场图像数据测试表明,边界局部搜索算法比传统的灰度梯度阈值算法的速度快 20200倍左右,并且检测的效果得到有效的提高。这种算法还可以用于其他图像边界的搜索。     

基于HMT模型的带钢表面缺陷检测研究

为了减少带钢表面缺陷检测系统需要处理的数据量,提高系统检测效率,提出基于隐马尔科夫模型的带钢表面检测方法。该方法在检测系统获取图像数据后,先用相对简单的方法分割出图像中的缺陷可疑区域,然后根据带钢表面图像的特点,采用隐马尔可夫树模型(HMT)进行数据分析,并改进HMT模型参数,完成多尺度分割效果融合,获得最终的分割结果。在对带钢缺陷测试样本集的分割中,采用HMT模型为带钢表面图像建立背景和缺陷两个模型,尺度3缺陷检出率达到94.4%,相比高斯混合模型提升了5.5%,误检率达到18.8%,比高斯混合模型降低了2%。     

基于改进SSD模型的工件表面缺陷识别算法

工件表面缺陷是影响机械设备性能的重要因素,快速高效的检测方法是目前研究的重点。为了解决工件表面缺陷检测问题,提出一种基于改进SSD模型的检测算法。该算法用本文提出的DH-MobileNet网络代替SSD结构中的VGG16网络,从而简化检测模型,减少了运算量。同时采用反向残差结构进行位置预测,并用空洞卷积代替下采样操作以避免信息损失。利用扫描电子显微镜得到工件表面图像,建立工件表面缺陷数据集并进行扩充,最后针对碎屑、剥落和梨沟这3类高频缺陷进行训练和测试,并与YOLO、Faster R-CNN和原始SSD模型进行效果比较。检测结果表明该算法能够更准确、快速地检测工件表面缺陷,为实际工业场景中的缺陷检测提供了新的思路。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。