基于超分辨率改进Faster R-CNN的点阵结构内部缺陷判识方法

利用增材制造技术制备金属三维点阵结构件过程中,结构内部经常会出黏连、断裂等多种细小缺陷,导致样件结构功能下降。根据缺陷结构与正常结构之间的特征区别,提出了一种针对金属点阵结构内部出现的细小缺陷自动判识的方法。利用X-射线微聚焦CT扫描金属点阵结构获得原始输入图片,在Faster R-CNN （Faster region-based convolutional neural networks）框架的基础上,改进原有特征提取网络,开发图像超分辨率重建模块。通过对工业CT图片的局部细节特征增强,实现了快速有效地识别细小缺陷的类型,以及缺陷位置信息的标注。试验证明,改进Faster R-CNN模型对金属点阵结构样件内部的两种典型细小缺陷识别的平均正确率高达93.5%。研究结果表明,通过超分辨率网络对图像进行放大,可以提高细小缺陷的特征提取,通过加深网络加强特征学习,从而实现了点阵结构内部细小缺陷的自动判识。     

多光谱钞票质量识别技术方法

论述了一种多光谱钞票质量识别的技术方法,该方法可以应用到自助金融机具上用于对钞票的质量进行判断。方法首先对多光谱特征分别进行图像校正和自动特征提取,然后通过面额面向的识别自动确认需要进行提取特征的区域,最后对特征进行提取和融合。     

基于机器视觉的笔芯球珠表面缺陷检测系统研究

针对笔芯球珠表面缺陷检测识别问题,设计并实现了基于机器视觉的笔芯球珠表面缺陷检测系统。笔芯球珠在球面展开机构作用下,通过图像采集模块获取5张可以完全覆盖整个球面的图像。通过对每幅图像进行缺陷图像提取后,采用基于轮廓角点匹配的方法实现对每幅图像中缺陷图像的拼接;基于提取的有效特征组合通过KNN分类算法对完整的缺陷图像进行缺陷识别。试验结果表明,该方法能够对笔芯球珠表面缺陷进行精确有效的检测与识别。     

浅层卷积神经网络融合Transformer的金属缺陷图像识别方法

针对金属缺陷识别领域中传统深度学习方法存在参数量多、计算量大的问题,提出了一种浅层卷积神经网络融合Transformer模型的金属缺陷识别方法。利用浅层卷积神经网络学习图像局部信息与位置信息,通过Transformer学习图像全局信息,同时引入通道注意力模块SE关注重要特征通道,实现缺陷图像识别。通过引入公开缺陷数据集验证该方法的有效性,同时利用自建缺陷超声数据集验证所提方法的通用性。实验结果表明,在中小规模数据集上,该方法通用性较强,能够对金属缺陷图像进行有效识别。     

基于数字识别的数显仪器数据远程传输系统

针对传统数显仪器数据无法远程采集,新型无线传输仪器之间数据无法整合的问题,设计了一种基于图像识别的仪器数据远程传输系统。系统完成了硬件及软件的设计,包括图像采集端、服务器端以及客户端。实现了仪表图像的摄像头采集、GPRS传输,服务器端图像的数字识别,测量数据的存储,数据可在PC端网页以及Android客户端进行查询及显示。经测试,该系统可通过定时及手动请求的方式传输远程仪器的数据。系统适用性广,可应用于所有数显仪器上。     

基于机器视觉的百香果采摘分级机器人平台的设计

针对人工采摘百香果存在的效率低、劳动强度大、安全隐患多等问题,设计了一种百香果采摘机器人平台.机器视觉模块完成百香果的图像数据采集以便进行识别和定位,将采集的信息发送给控制模块,发送控制指令到驱动模块,通过传动模块将动力传输给采摘执行机械手模块进行百香果的采摘工作.通过对平台整体进行有限元模态分析,仿真结果表明所设计的...     

基于单目视觉的压力传感器三维重建研究

压力传感器模块结构呈对称式设计,单纯的二维图像难以表征表面缺陷的位置与缺陷处的三维信息,因此提出一种基于特征提取的三维重建方法来解决缺陷位置不明确的问题。首先,使用改进SIFT算法对实验图像特征提取并匹配特征点。其次,使用运动恢复结构生成稀疏点云。然后,使用PMVS算法将点云稠密化。最后使用泊松表面重建算法完成模型三维重建。实验结果表明:压力传感器模块三维重建模型能够有效表征表面缺陷位置,可以为下一步实现自动远程监测压力传感器模块表面缺陷提供技术支撑。     

基于YOLO深度学习模型的铝型材表面缺陷识别方法

针对铝型材表面缺陷快速准确检测的需求,提出一种基于YOLO深度学习模型的铝型材表面缺陷识别方法.对铝型材数据集进行图像增广,解决原始数据集中图像数量少且缺陷数据不均衡问题.建立基于YOLO的铝型材表面缺陷识别模型,通过增加模型预测尺度,提高对微小缺陷的识别能力.对铝型材缺陷数据集的目标框重新进行聚类分析,改进YOLO算...     

基于分水岭方法的超声TOFD检测图像分割

为解决超声渡越衍射时差(Time of flight diffraction,TOFD)检测图像中缺陷识别的问题,分析检测图像的特点,研究图像自动分割的算法,其中包括图像预处理及图像分割.提出基于信号互相关算法的图像预处理方法,在此基础上,应用峰值搜索方法提取焊缝区域,利用带控制标记符的分水岭变换对预处理的图像进行分割...     

一种基于神经网络的自动跟随行李箱设计

设计了一种基于神经网络识别的自动跟随行李箱,以树莓派4B作为主控板,在主控板配置TensorflowLite使用环境,并搭载摄像头模块、HC05蓝牙模块和ISD1420语音模块等,通过摄像头获取图像后使用YOLOV3-tiny算法识别人物并使用IOUTracker跟踪算法进行目标跟踪.实验结果表明,该智能行李箱在实际环境能有效的识别使用者并且进行跟踪.     

残次烟支自动分拣装置结构设计

残次烟支自动分拣装置是一种应用于卷烟厂烟丝回收环节,代替人工分拣排列烟支的机械装置。文中在传统人工分拣排列烟支的基础上,研制出一种高速率、高稳定性、高可靠性的残次烟支自动分拣装置。该装置机械结构包括烟支供料模块、烟支定向传输模块以及烟支调头模块,依次完成对烟支的供料、传输、剔除和定向功能,从而解决了人工分拣排列枯燥无味、人员消耗大的缺点。     

基于机器视觉的全自动汽车零件筛选系统

为了解决零件离线人工检测效率低、精度低的问题,设计了包括图像采集模块、图像处理识别模块、零件传送筛选模块的基于机器视觉的汽车零件自动筛选系统,提供了传感器触发CCD捕捉图像的信号调理电路,研究了适合汽车零件筛选的数字图像预处理、分割及模式识别方法.测试结果表明该系统运行平稳、检测迅速、分类准确,从而降低人力成本,提高了零件检测的生产效率、产品质量和自动化程度,该项目还可以推广到其他表面质量检测的行业中.     

铁谱显微镜载物台自动行走装置的研制

铁谱分析技术中,人们借助铁谱显微镜观察磨粒的形态,分析磨粒的轮廓结构、表面纹理和颜色特征,获得被监测对象磨损程度、类型和零件的信息.这一过程对操作者的依赖程度很大,分析结果受到操作者的精神状态、知识结构和经验积累等因素的影响.随着计算机技术的发展,人们试图将计算机技术引人铁谱分析之中,通过开发相应的软件实现磨粒图像的分析与识别.在这一研究中,首先要解决的技术问题就是磨粒图像的采集.例如,用CCD摄像机直接采集铁谱磨粒图像,将图像的视频信号转化为数字信号,通过特征提取算法和设计分类器而达到磨粒识别的目的.为此,开发和研制铁谱显微镜载物台的自动行走装置,以便根据需要采集铁谱磨粒图像,是实现磨粒图像计算机识别的硬件基础之一.现结合笔者在这方面研究工作的尝试,介绍铁谱磨粒图像自动采集系统的总体构成和传动系统.     

基于工业CT的铸件缺陷自动识别

传统的C-V方法基于两个灰度级的缺陷图像目标识别,难以满足多灰度级的缺陷图像目标识别的要求。为了克服这一缺点,通过划分区域和多次运用C-V方法,设计了基于C-V方法的多灰度级缺陷图像目标识别程序。实验结果表明,与传统的C-V方法相比,改进的C-V方法能够识别多灰度级缺陷图像目标,说明了改进的C-V方法的可行性。     

CAD/CAPP集成系统中基于三维特征模型的零件信息自动提取

在传统的CAD/CAPP集成系统中,零件的非几何信息的自动传输问题一直未能得到很好的解决.针对这一关键问题,文中面向CAD/CAPP集成系统,构建了基于三维特征模型的零件信息数据结构,实现了集成系统中零件信息(包括几何信息和非几何信息)的自动提取,并以齿轮零件为例,在UG NX3.0软件环境下,实践了该方法下的模型建立及其信息的自动提取.该方法弥补了传统集成系统的不足,解决了系统中零件特征信息的三维模型显示、自动更新、识别和储存问题.     

基于CAD辅助技术的视觉传达自动化数字系统设计

传统视觉传达自动化数字系统存在视觉传达效果差、传达视觉信息的效率低等问题,因此只能设计单个元素、缺少视觉秩序关系。为了解决上述问题,设计了基于CAD辅助技术的视觉传达自动化数字系统,对硬件和软件进行设计。硬件方面设计了图像采集处理模块、图像传输模块、图像存储模块、图像控制模块,通过系统硬件,实现了对视觉信息的采集、处理、传输、存储和控制,为数字系统提供了硬件支持,软件方面介绍了CAD辅助技术,阐释了CAD辅助技术的使用原理以及在系统中发挥的作用,除此之外,还给出了软件流程。实验结果表明,设计的基于CAD辅助技术的视觉传达自动化数字系统优于传统系统,视觉传达效果更佳,准确率更好,传达视觉信息的效率优于传统系统,系统性能更优,系统具有更好的有效性和可靠性,应用价值更高。     

一种快速准确的倾斜图像校正方法

在票据处理机具中,精密传动机构将有价票据(钞票、火车票、支票等)快速经过其识别模块,扫描得到证件、有价票据的图像,进而进行数字图像的识别和处理。而识别和处理的第一步,是需要把在高速采集得到的倾斜的,并可能存在变形、残缺的前景图像进行倾斜校正。提出了一种快速高效的倾斜校正方法,利用票据的长方形特性,利用斜率分布概率统计来进行边缘点的选择和拟合,可解决传统方法由于票据折角、残损等导致的校正的不精准。同时,该方法将斜率转化为整数,实现无损和快速的统计。尤其适用于对存储空间、处理时间有着严苛要求的工业产品中。     

基于DSP和ZigBee的虹膜识别系统设计

针对传统虹膜识别系统计算复杂、实时性差等问题,在 Gabor滤波图像的基础上,利用分块图像的幅值均值和相位信息来提取虹膜特征量,并结合k-近邻算法来完成虹膜识别功能,缩短识别时间,提高识别准确度.同时,将识别结果通过ZigBee网络发送至云端服务器,解决了厂区内布线困难问题.实验表明,该识别系统运行稳定,识别速度快.该识别系统已被应用于某安防系统.     

基于Labview的干电池缺陷检测系统

基于Labview的机器视觉技术对干电池缺陷检测技术进行研究。在Labview环境下,采用第三方图像采集卡对干电池缺陷进行数据采集,运用视觉开发模块IMAQ Vision进行图像处理,结合Machine Vision模块实现图像模式识别,实现干电池缺陷的检测与智能识别。     

基于JPWL的机载合成孔径激光雷达图像错误恢复方法研究

机载合成孔径激光雷达工作过程中,压缩图像的无线传输极易受到干扰甚至导致无法解码.本文在分析了机载合成孔径激光雷达图像形成过程和无线传输信道特点的基础上,针对JPEG2000无线图像压缩标准的层、块结构,提出了不等错误保护方法,在阻塞、无遮挡和遮蔽三种无线传输状态下,通过不同程度的纠错编码,实现了对主头、条带头、层数据三级不等错误保护.在白噪声和瑞利衰减模型下,仿真实现了BCH,RS,汉明三种编码并详细分析了不同编码以及有无感兴趣区域情况下图像的解码成功率及其图像质量.实验结果表明,通过本文中的不等错误保护方案,在近乎不增加带宽开销的基础上,大幅的提高了图像解码成功率;在有感兴趣区域情况下,提高了有利于识别的局部重构图像质量.