AOI技术中Mark点定位算法的研究

提出了一种新的检测圆心的方法,可有效识别圆形Mark并准确计算其在PCB板中的位置.该方法中,首先将摄像机采集到的图像灰度化,利用Otsu算法计算阈值并将图像二值化,提取轮廓后用改进的Hough变换计算圆心的位置.实验结果表明,该算法具有定位精确快速,抗噪性能良好等优点.     

一种基于人工表面等离子体激元的小型化低剖面天线

针对高度集成化移动设备对贴片天线小型化与低剖面的需求,提出了一款基于人工表面等离子体激元（SSPPs）的小型化高效率低剖面端射天线,通过在传统孔型单元中引入叉指分支,可有效减小SSPPs传输线的宽度,从而实现天线小型化。该设计结合SSPPs传输线非对称结构和导向枝节结构,实现了天线的端射,并兼具单层低剖属性。实测结果表明,该天线的工作带宽为8.68～9.25 GHz,且在整个工作带宽范围内天线的平均增益和辐射效率分别达到10.05 dB和91.5%。     

基于改进深度残差网络的矿井图像分类

精确煤矸分类及识别能力是煤矿智能煤矸分选机器人要解决的关键问题。在通过深度学习图像分类方法的检测煤矸石中,为克服当前残差网络计算量大、复杂度高以及信息丢失的问题,提出了基于改进深度残差网络的图像分类方法。并提出了一种新的损失函数soft-center loss,克服由于softmax分类器对特征的区分判别能力差以及易造成模型过度自信的问题。同时在图像预处理阶段利用CBDNet去噪网络,提高了井下图像的质量,进一步提升了煤矸分类的准确率。实验结果表明,基于改进深度残差网络分类模型相比于其他分类网络模型在井下图像分类准确率提高了4.12%,在公开数据集CIFAR-10准确率提高了1.5%。     

基于全搜索的煤矿井下视频序列边信息生成算法

针对煤矿井下视频分布式编码中图像照度低和清晰度低等特点,提出了基于全搜索的煤矿井下视频序列边信息生成算法。该算法对已解码的关键帧进行扩编,并对全搜索时每个参考帧对应像素块的均方误差函数值通过阈值进行分析和判断,保留低于阈值的运动矢量,提高边信息生成质量。理论分析和仿真结果表明,本文提出的算法可以实现煤矿井下视频序列的高质量边信息的生成,为将分布式编码广泛应用于煤矿井下视频监控和通信提供了基础。     

融合暗通道先验损失的生成对抗网络用于单幅图像去雾

针对基于成对抗网络(GAN)的单幅图像去雾算法,其模型对样本真值过度拟合,而在自然图像上表现一般的问题,本文设计了一种融合暗通道先验损失的生成对抗网络来进行单幅图像去雾。该先验损失可以在网络训练中对模型预测结果产生影响,纠正暗通道特征图的稀疏性与偏度特性,提升去雾效果的同时阻止模型对样本真值过度拟合。另外,为了解决传统的暗通道特征图提取方法存在非凸函数,难以嵌入网络训练的问题,引入了一种基于像素值压缩的暗通道特征图提取策略。该策略将最小值滤波等效为对像素值压缩,其实现函数是一个凸函数,有利于嵌入网络训练,增强算法整体的鲁棒性。另外,基于像素值压缩的暗通道特征图提取策略不需要设置固定尺度提取暗通道特征图,对不同尺寸的图像均有良好的适应性。实验结果表明,相较于其它先进算法,本文算法在真实图像以及SOTS等合成测试集上均有良好的表现。     

甚低码率网络数字视频服务器的设计

介绍了一种甚低码率编码的网络视频服务器,采用W9961CF编码芯片,既考虑到了视频数据编码效率的提高,也考虑到了信道容错能力的增强,能够适应矿区高误码率的通信网络.详细阐述系统硬件设计及工作流程,重点分析了其视频编码的实现.     

基于深层特征差异性网络的图像超分辨率算法

传统深层神经网络通常以跳跃连接等方式堆叠深层特征,这种方式容易造成信息冗余。为了提高深层特征信息的利用率,该文提出一种深层特征差异性网络(DFDN),并将其应用于单幅图像超分辨率重建。首先,提出相互投影融合模块(MPFB)提取多尺度深层特征差异性信息并融合,以减少网络传输中上下文信息的损失。第二,提出了差异性特征注意力机制,在扩大网络感受野的同时进一步学习深层特征的差异。第三,以递归的形式连接各模块,增加网络的深度,实现特征复用。将DIV2K数据集作为训练数据集,用4个超分辨率基准数据集对预训练的模型进行测试,并通过与流行算法比较重建的图像获得结果。广泛的实验表明,与现有算法相比,所提算法可以学习到更丰富的纹理信息,并且在主观视觉效果和量化评价指标上都取得最好的排名,再次证明了其鲁棒性和优越性。     

矿井车载摄像系统中电子稳像算法的研究

为克服矿井车载摄像系统在视频采集过程中的图像抖动问题,提出了一种基于MIC-Harris角点特征的自适应运动补偿电子稳像算法。首先,提出MIC-Harris角点检测算法和由粗到精的匹配策略,实现序列中特征点的快速精确提取。然后根据矿井移动车载图像运动特点,构建运动参数估计模型,运用最小二乘法实现全局运动矢量的求解。最后,提出自适应相邻帧补偿方法,结合Kalman滤波实现补偿矢量的计算,在滤除高频随机抖动同时保留了车载摄像机低频主动运动,并克服了连续视频序列长时间稳像处理的帧间累积误差问题。实验仿真结果表明：本文提出的算法不仅融合了MIC运算速度快和Harris准确度高的优点,而且能够实现矿井车载摄像系统的长时间连续稳像处理,具有较好的稳像效果。     

基于分层区域的自适应图像配准算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法提取的特征点不纯、易受噪声等因素干扰的问题，提出在SIFT算法提取特征点之前对图像进行预处理，排除部分外界干扰。针对SIFT算法中128维的高维度特征描述符导致匹配速度降低，提出一种基于分层区域的方法降低描述符维度，缩短算法运行时间。针对SIFT算法匹配过程中选取固定阈值不具有广泛适用性的问题，提出一种自适应阈值的方法，解决设置固定阈值不能适用所有图像的问题，提高匹配准确率。实验结果证明，改进的算法能提高匹配准确率和匹配效率，增强算法的鲁棒性和可靠性，并且适用性广泛。