检索结果-南通市图书馆

作者：赵佳厦门大学

学位级别：硕士

应用数据挖掘技术进行地质储层预测,在石油开发中是一项重要的技术。由于大多数地震数据并不具有监督信息,故而聚类技术成为了地质结构分析的首选方法。每个工区的一个地震属性可以看作是一个图像,而且地震数据来源于地质空间方位信息:... 详细信息

应用数据挖掘技术进行地质储层预测,在石油开发中是一项重要的技术。由于大多数地震数据并不具有监督信息,故而聚类技术成为了地质结构分析的首选方法。每个工区的一个地震属性可以看作是一个图像,而且地震数据来源于地质空间方位信息:在同一区域内部数据具有较大的相似性,而在不同区域里的数据的差异性则较大。根据上面两点,文中提出一种基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法,这个算法包括2个步骤:数据初始化,数据分割及聚类。数据初始化能大大约减数据量,使得后面的图像分割步骤更加的快速,在数据分割及聚类中将Li[1]提出的基于局部灰度聚类的多相水平集的图像分割算法应用扩展到七个目标区域的地震属性数据分割上,而且由于原始地震属性数据信息量大,即使经过数据降维处理,数据的维数仍然不止一维,图像分割算法是在平面上进行图像分割,所以考虑把基于局部灰度聚类的图像分割算法扩展到多维数据分割,使其能够处理高维不均匀地震数据,最后简单的通过每个数据点分割后的三个水平集的正负组合对数据点归类。最后对聚类的结果进行了聚类有效性评价。把基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法和在实际地质储层预测中得到良好效果的k均值算法通过三个相对指标进行比较:对于I指标和SD指标来说,基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法要优于k均值算法,对于Dunn指标,由于奇异点的影响导致基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法不如k均值算法。综上,可以得到基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法在聚类效果上要优于k均值算法。

关键词：多相水平集图像分割地震数据聚类

基于深度学习与视觉SLAM的室内三维语义地图建立

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基于深度学习与视觉SLAM的室内三维语义地图建立

作者：殷昕厦门大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术的不断发展,智能机器人开始在人们的生产生活中扮演重要的角色,拥有广泛的应用,如无人汽车驾驶、扫地机器人等。环境感知与理解是移动机器人智能化的关键因素之一,机器人通过传感器获取周围环境的信息,并且在计算机中... 详细信息

随着人工智能技术的不断发展,智能机器人开始在人们的生产生活中扮演重要的角色,拥有广泛的应用,如无人汽车驾驶、扫地机器人等。环境感知与理解是移动机器人智能化的关键因素之一,机器人通过传感器获取周围环境的信息,并且在计算机中计算分析理解。视觉传感器所获取的图像中蕴含了极为丰富的环境信息,如何利用这些图像数据,使得机器人能够像人的眼睛一样去感知和理解周围的环境,是人工智能与计算机视觉领域的一个重要问题。本文针对室内场景,使用RGB-D相机获取周围环境的图像与深度数据,结合深度学习与RGB-D视觉SLAM在ROS中搭建一个室内三维语义地图建立系统,从而帮助机器人建立室内三维语义地图,更好地感知与理解环境信息。首先对二维语义分割进行研究。针对本文所研究的室内场景,探讨了深度学习在语义分割上的应用,介绍了卷积神经网络的相关技术,结合残差网络结构、金字塔池化模块以及多层上采样结构,设计并训练出符合本文实验要求的室内场景语义分割网络。其次对RGB-D视觉SLAM进行了研究。对视觉SLAM技术的基础知识与应用进行探讨,为本文实验所使用的Kinect V1相机选用了合适的ORB-SLAM2作为室内三维语义地图建立系统的SLAM模块,并对ORB-SLAM2进行了详细介绍。最后对室内三维语义地图建立进行了研究。在ROS中搭建整个室内三维语义地图建立系统,选用Octomap作为建立三维地图的工具,详细介绍了地图的建立的流程。在不同语义信息融合的问题上,提出了最大融合以及一种改进的贝叶斯语义融合方法,并进行了实验。二维语义分割的实验表明,本文设计与训练出的语义分割卷积神经网络能够对室内场景进行有效的语义分割,保证了系统的稳定与可靠。而在室内三维语义地图建立的实验中,本文所搭建的系统能够在实验室的室内环境中准确地建立出三维语义地图,证明了该系统的可行性与有效性。

关键词：深度学习语义分割 RGB-D视觉SLAM 室内三维语义重建

基于机器视觉的工件定位识别分拣系统设计与实现

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基于机器视觉的工件定位识别分拣系统设计与实现

作者：高宇成厦门大学

学位级别：硕士

随着机器视觉技术的不断发展,工业机器人被逐步应用到工业加工装配环境中,它们可以通过视觉技术来自动识别工件种类与位姿,结合机械抓取设备来完成零配件的分拣工作。但现有技术通常依赖于高精度的视觉成像设备,亦或是能探测深度信息的... 详细信息

随着机器视觉技术的不断发展,工业机器人被逐步应用到工业加工装配环境中,它们可以通过视觉技术来自动识别工件种类与位姿,结合机械抓取设备来完成零配件的分拣工作。但现有技术通常依赖于高精度的视觉成像设备,亦或是能探测深度信息的激光扫描仪,硬件成本较高,算法实现复杂,开发周期长,不能广泛应用于工业生产领域。针对工业机器人在工件识别与分拣技术中所存在的问题,本文设计并实现了一种基于机器视觉的工件定位识别分拣系统,即使用单目相机与工业机械臂为硬件基础,结合视觉标定以及人工神经网络等相关技术,完成工件的定位、识别及分拣工作。首先利用传统的张正友标定法完成了相机内参的标定,并将外参标定转化为PnP问题,提出了一种非线性优化的标定方法。针对传统线性手眼标定法中标定方程求解困难的问题,提出了基于李代数的标定方程求解方法,并在实验中验证了视觉系统的定位精度。其次,介绍了待分拣工件的特征提取方法,构建了基于MLP的工件识别神经网络,它能根据工件图像的实际特征来判定拍摄图片中的各工件种类及数目。最后重点研究了粘连工件的图像分割问题,提出了基于分水岭与区域运算的粘连工件分割算法,然后在实际硬件环境下实现了静态工件的分拣工作,通过实验验证了系统的快速性和准确性。本文的主要贡献是在HALCON视觉软件平台下搭建的一套工件识别与分拣系统,经过硬件平台调试后可以达到较高的准确度,完成时间短。系统使用的方法实现起来成本低廉,设备调试简单,软件开发周期短,且能达到工业上准确性和实时性的要求。为工业零件自动化装配提供了一种新的解决方案。

关键词：单目视觉视觉定位工件分拣

基于双目视觉和线结构光的工件三维重建与测量

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基于双目视觉和线结构光的工件三维重建与测量

作者：李政锋厦门大学

学位级别：硕士

工件尺寸参数的测量对于其精密加工生产具有重要现实意义,其结果直接影响着设备的工作性能。现如今,成批量的生产需要和日益复杂化的加工工艺给现代测量技术提出了越来越高的要求。本文对工件测量方法进行研究,提出了一种基于双目和线... 详细信息

工件尺寸参数的测量对于其精密加工生产具有重要现实意义,其结果直接影响着设备的工作性能。现如今,成批量的生产需要和日益复杂化的加工工艺给现代测量技术提出了越来越高的要求。本文对工件测量方法进行研究,提出了一种基于双目和线结构光的视觉测量方法,实现了对工件的三维重建和相关参数的测量,主要工作与内容包括:1)利用投影的线结构光构造辅助特征,解决了双目视觉中工件表面无纹理的难以立体匹配问题,降低了立体匹配算法的设计难度;同时设计了一个微型线结构光发射器搭载装置,实现了线结构光对工件表面的原地均匀扫描,以便获取工件整个表面的点云;并通过理论分析完成了对工业相机、工业镜头、线结构光发射器等硬件设备的选型,搭建了一个完整的硬件系统作为实验平台。2)在提取线结构光条纹图像时,将以往的背景差分法和基于RGB图像的单通道阈值法相结合,增加了参数的可取值区间,提高了算法的抗噪能力;在计算线结构光条纹图像端点处的光条中心时,用灰度重心法的结果代替了基于Hessian矩阵的Steger算法结果,解决了 Hessian在条纹端点处无法准确判断法线方向的问题,并通过对光条中心的定位结果进行立体匹配实现了工件表面的点云重建。最后利用该方法对制作精度为0.01mm的标定板背面进行三维重建实验,验证点云的重建精度。实验结果表明,点云重建误差小于0.8mm的比例高达99.5748%,点云重建误差小于0.6mm的比例高达96.3600%,具有较高的重建精度。3)提出了一种基于空间点云的工件表面短程线距离测量方法,在获得工件表面三维点云的基础上,先利用短程线点云路径搜索算法确定两点之间的短程线点云路径,然后使用五次B样条曲线对降采样后的点云路径进行曲线拟合计算短程线距离,实验结果表明该方法具有一定的可行性,在kd-tree的快速近邻检索下,算法速度达180ms。最后对工件表面点云进行了移动最小二乘平滑去噪和贪婪投影三角剖分,重建了工件的表面。4)使用OpenCV、PCL和Qt等工具开发了一套基于双目视觉和线结构光的工件三维重建与测量系统,将双目标定、搭载平台自动控制、图像采集传输、线结构光条纹图像处理、立体匹配点云重建、短程线点云路径搜索等算法融合至整个软件当中,实现了工件表面上点位置的交互式定位、相关尺寸的自动测量和三维重建结果的可视化显示。并通过使用该软件和设备对尺寸大小在80-660mm之间的不同形状工件进行三维重建和测量实验,验证了算法的有效性和系统的稳定性。实验表明算法能达到0.755%的相对误差,可以代替人工测量。

关键词：双目视觉线结构光三维重建工件测量空间点云

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双目立体视觉三维重建及点云配准技术研究

双目立体视觉三维重建及点云配准技术研究

作者：宋力争厦门大学

学位级别：硕士

在工业信息社会飞速发展阶段,传统的计算机视觉利用图像获取二维信息,已经无法满足现阶段科技的需求。在自动驾驶、VR/AR、逆向工程化等领域,急需获得物体的距离信息以及空间感。顺应时代发展需求,双目立体视觉通过对左右相机重叠区域... 详细信息

在工业信息社会飞速发展阶段,传统的计算机视觉利用图像获取二维信息,已经无法满足现阶段科技的需求。在自动驾驶、VR/AR、逆向工程化等领域,急需获得物体的距离信息以及空间感。顺应时代发展需求,双目立体视觉通过对左右相机重叠区域进行三维重建可以有效地获取每个像素与相机之间的距离;同时,由于双目立体视觉具有低成本、重建效率高等优点,被大范围推广。进一步,为了扩大重建范围,利用点云配准将相邻两个视角下的点云进行拼接。本文关注基于双目立体视觉的三维重建及点云配准技术研究。本文主要内容如下:1)提出一种基于深度学习的patch-match双目三维重建算法。以patch-match为核心的算法在双目立体重建中有广泛应用,它具有低内存消耗、重建精度高等优良性能。然而,传统patch-match算法需要有序地对图像中的每一个像素进行迭代求取最优视差值d,从而导致运行时间较高。为了解决这个问题,我们在传统patch-match算法的基础上引入基于学习的模型作为指导来降低运行时间、提高立体重建精度。在Middlebury数据集上,通过与原有算法进行比较,改进后的算法在运行时间上降低20%,同时,在不连续区域上的重建精度得到一定提高。本文算法运用于实际物体重建,效果良好。2)提出一种两阶段点云配准算法,扩大重建范围。根据纹理信息、点云几何信息进行配准的算法,在处理纹理、点云几何信息不足的点云时,很难保证点云配准的收敛性、精度。针对上述问题,我们提出一种两阶段点云配准算法。首先,利用激光点作为标签,获取激光点在相邻两个视角下的三维坐标,通过最小化对应激光点对的均方误差,求取第一阶段的刚性变换矩阵 M;然后,利用 AA-ICP(Iterative closest Point with Anderson Acceleration)对第一阶段配准后的点云进行精调,为了提高配准算法的鲁棒性,我们引入自适应距离阈值,只需要迭代5次就可以实现很高的配准精度。

关键词：双目视觉深度学习 patch-match 点云配准激光点标签

呼吸道合胞病毒感染所致气道高反应与IL-4、IL-17、IFN-γ之间的关系

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呼吸道合胞病毒感染所致气道高反应与IL-4、IL-17、IFN-γ之间的...

作者：何青广州医科大学

学位级别：硕士

目的通过检测呼吸道合胞病毒(Respiratory syncytial virus,RSV)肺炎喘息组及非喘息组患儿、正常健康儿血清中IL-4、IL-17、IFN-γ的水平,探讨其与RSV肺炎导致气道高反应之间的关联,用于指导临床进行早期干预,早期治疗,提高临床治疗疗效... 详细信息

目的通过检测呼吸道合胞病毒(Respiratory syncytial virus,RSV)肺炎喘息组及非喘息组患儿、正常健康儿血清中IL-4、IL-17、IFN-γ的水平,探讨其与RSV肺炎导致气道高反应之间的关联,用于指导临床进行早期干预,早期治疗,提高临床治疗疗效,减少反复喘息及哮喘的发生率。方法清远市人民医院儿科2016年12月至2017年11月因RSV感染支气管肺炎在我院儿科住院的患儿,年龄大于1月,小于3岁;排除先天性免疫缺陷病、先天性心脏病、结核病、气管异物、气道软化及狭窄等表现为喘息的疾病;2周内未使用过糖皮质激素、抗组胺类药物。入选病例分为两组:RSV感染喘息组31例,RSV感染非喘息组39例。另选正常对照组:39例,为同时期儿童保健科体检的健康儿童;其中三组中性别、年龄无统计学差异。收集RSV肺炎喘息患儿和RSV肺炎非喘息患儿的血标本及正常婴幼儿的血标本,标本收集后均离心后收集血清,置Eppendor管于零下80℃冰箱冷冻保存,采用酶联免疫吸附双抗夹心法检测31例RSV肺炎喘息患儿、39例RSV肺炎非喘息患儿、39例健康儿童外周血IL-4、IL-17、IFN-γ水平,并进行比较分析。结果***肺炎喘息组血清IL-4浓度(18.03±9.67pg/ml)高于非喘息组(11.78±3.37pg/ml)及正常对照组(7.47±2.16pg/ml),差异均有统计学意义(均P<0.05)。***肺炎喘息组血清IL-17浓度(72.74±18.82pg/ml)高于非喘息组(47.08±11.23pg/ml)及正常对照组(33.58±7.34pg/ml),差异均有统计学意义(均P<0.05)。***肺炎喘息组血清IFN-γ浓度(19.37±9.81pg/ml)低于非喘息组(40.94±12.73pg/ml)及正常对照组(56.65±11.34pg/ml),差异均有统计学意义(均P<0.05)。***肺炎喘息组血清IFN-γ/IL-4(1.14±0.28)低于非喘息组(3.58±0.94)及正常对照组(7.79±0.74),差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论***感染喘息组患儿IL-4的水平显著高于非喘息组及正常儿童,因此推测其参与RSV导致机体发生气道高反应的过程。***感染喘息组患儿IFN-γ的水平显著低于非喘息组及正常儿童,提示呼吸道合胞病毒喘息组的Th1类细胞功能受到抑制更为明显。***感染喘息组患儿IFN-γ/IL-4比例低于非喘息组及正常组,说明Th1/Th2存在显著的平衡失调。***感染喘息组患儿IL-17的水平明显升高,IL-17水平升高与RSV感染气道高反应、气道炎症有关。***肺炎(喘息型)存在机体免疫功能Th1/Th2失衡,IL-4、IL-17、IFN-γ水平的改变,与呼吸道合胞病毒感染导致气道高反应有密切关系。

关键词：呼吸道合胞病毒气道高反应白介素4 白介素17 干扰素γ

基于Graf判据的儿童髋关节发育状况筛查辅助诊断系统设计

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基于Graf判据的儿童髋关节发育状况筛查辅助诊断系统设计

作者：余翔厦门大学

学位级别：硕士

计算机辅助诊断和辅助决策系统,医学图像处理与图像识别是近年来的研究热点。髋关节发育异常是新生儿常见骨骼类疾病之一,为了实现该类疾病的自动诊断,本文设计和实现了基于图像处理技术的儿童髋关节发育状况筛查辅助诊断系统。该系统... 详细信息

计算机辅助诊断和辅助决策系统,医学图像处理与图像识别是近年来的研究热点。髋关节发育异常是新生儿常见骨骼类疾病之一,为了实现该类疾病的自动诊断,本文设计和实现了基于图像处理技术的儿童髋关节发育状况筛查辅助诊断系统。该系统能根据儿童髋关节超声图像将其自动分为发育正常,发育不良,严重发育不良和脱位四种发育类型。系统包括五个部分,即原始图像预处理,脱位髋关节筛查,非脱位髋关节图像分割,特征提取,及最终诊断。首先,原始图像预处理步骤从超声髋关节图像中提取出关键的髋臼部分图像。其次,由于脱位类型髋关节与非脱位髋关节图像特征明显不同,因此采用反向传播神经网络,以预处理后的髋臼部分图像作为输入,先筛查出脱位类型髋关节。然后,针对筛查出的非脱位类型的髋关节,进行图像分割。图像分割部分为系统的核心,针对髋关节图像的特点,本文在现有分割算法的基础上,提出采用两次分割的方法以获得最佳图像分割效果。在第一次分割中,采用处理亮度不均图像的分割算法进行分割,并将演化后的水平集函数映射为新的灰度均匀图像,以解决超声图像灰度不均问题;在第二次分割中,提出在CV模型中加入形状先验能量项和水平集正则项,使CV模型中水平集函数在演化过程中得到先验能量项的指导,以实现最佳的图像分割。最后,利用形状先验水平集函数的位置信息,进行特征提取,并进行最终诊断。系统中的最终诊断是在结合临床诊断依据Graf判据的基础上,将提取的特征进行量化计算,并得出需要的诊断参数,将髋关节划分至对应的类别,给出最后的诊断结果及建议。本文中设计的系统已在儿童髋关节超声图像上得到验证,脱位类型髋关节能完全区分,且非脱位类型髋关节分类正确率高。整个系统具有快捷、高效、筛查率高等特点,能有效地缓解相关从业医师的劳动强度,并对儿童髋关节异常筛查的普及起到一定的推动作用。

关键词：儿童髋关节神经网络图像分割自动诊断