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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%. 相似文献
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月球表面没有大气层的保护,岩石矿物长期在太空风化的作用下,逐渐演化为月壤。太空风化过程是月壤产生、成熟的过程,由于物质形态结构的改变,导致月表光谱特征产生变化。因而,作为风化产物的月壤的光谱特性,包含了月表的太空风化信息。月壤成熟度,是描述太空风化程度的重要指标,利用高光谱遥感数据进行亚微观铁(SMFe)的反演进而获取月壤成熟度,是目前研究月表太空风化的主要手段。原位探测数据,由于没有受到其他因素的干扰,获得的反演结果相对更加准确、可靠。我国嫦娥四号(CE-4)玉兔二号巡视器搭载了能直接获取月表原位高光谱数据(450~2395 nm)的科学载荷红外成像光谱仪,为研究月表的太空风化提供了很好的机会。选取了CE-4卫星着陆器登陆点附近的两处光谱数据,采用Hapke模型和光谱角匹配法对CE-4卫星登陆点附近月壤的SMFe进行了反演。根据Morris模型和FeO含量进一步反演CE-4卫星登陆点附近月壤的成熟度。结果表明,该处月壤成熟度为11.5,较大概率为不成熟月壤。 相似文献