一种基于机器视觉的表面缺陷快速检测方法

实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20％,误检率降低了3％.     

食品微生物检测中PCR技术的应用探讨

随着人们生活水平的提高,食品安全开始成为群众关注的焦点,提高食品微生物检测能力是当下需解决的重点问题之一。本文主要分析了PCR技术在食品微生物检测中的运用,通过该项探讨帮助人们深入了解食品检测技术,从而将其运用于实际中,确保食品的安全水平,保障群众的生命安全。     

基于多任务目标检测的条形码倾斜矫正算法研究

条形码识别技术在日常工作中发挥着巨大作用,尤其是在智能物流包裹分拣领域。该技术主要分为三个部分:条形码检测、矫正和译码。目前条形码检测和译码技术较为成熟,而在条形码倾斜矫正技术上研究效果一般。为提升条形码矫正效果,设计一种矫正算法。先对条形码倾斜程度进行分类,再进行角度回归,有效降低条形码矫正任务难度;并将该算法与单阶段检测器融合构成多任务目标检测算法,协同促进发挥检测和矫正的作用。实验表明:余弦距离角度损失函数更加适合角度回归任务,针对条形码倾斜程度分类有助于提升条形码矫正效果。与其他相关算法对比,该算法在矫正准确率、实际译码率和速度上均取得最优的效果。     

航天企业计量检测管理的现状与发展

我国科学技术飞速发展的当下,航天制造领域尤其是电子元器件等精密器件制造过程中,计量检测工作是提升产品质量的关键,一套优秀的计量检测管理模式是航天企业增强核心竞争力,持续稳定发展的重要保障。本文通过对航天制造业中计量检测管理工作的现状进行分析,明确计量检测工作地位的同时凸显逐步完善计量检测管理体系的必要性。计量检测管理工作的不断深化,将为航天制造企业的良好发展奠定更加坚实的基础。