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遮挡与缺失场景下屏幕缺陷视觉检测

深圳大学学报（理工版） 2023年第6期40卷 631-639页

作者：尹东富杜明臣胡天昊李又明张笑虹于非人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518107 深圳大学微众银行金融科技学院广东深圳518060 深圳市国电科技通信有限公司广东深圳518109

为提高缺陷检测的智能化水平,解决复杂场景下缺陷检测难题,结合目标检测与目标匹配、图像差分技术,搭建一种遮挡与缺失场景下屏幕缺陷视觉检测系统.该系统包括手机屏幕检测、遮挡检测、缺失检测及屏幕内容变化检测4部分.使用YOLOv8n模... 详细信息

为提高缺陷检测的智能化水平,解决复杂场景下缺陷检测难题,结合目标检测与目标匹配、图像差分技术,搭建一种遮挡与缺失场景下屏幕缺陷视觉检测系统.该系统包括手机屏幕检测、遮挡检测、缺失检测及屏幕内容变化检测4部分.使用YOLOv8n模型检测出图像中的手机屏幕位置,使用多台相机及检测框过滤方式检测出遮挡的手机屏幕,使用目标匹配算法判断手机屏幕是否存在缺失,再通过改进的图像差分算法判断手机屏幕显示内容是否发生变化.通过生产现场采集数据,并对数据进行标注、增强及过滤等处理,然后对目标检测模型进行训练与测试,所得手机屏幕平均检测准确率为96.8%.在生产现场部署并应用算法模型,通过对应目标匹配及差分计算,实现了多路视频同时处理下手机屏幕缺陷的实时准确检测.相关算法的应用既可有效减少人工成本又能提高检测效率.该检测技术可用于针对手机、电脑和电视等电子屏幕的质量检测.

关键词：人工智能图像处理目标检测缺陷检测目标匹配图像差分

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不均匀光照下带钢表面缺陷检测方法的研究

机械科学与技术 2023年

作者：黄新波孙苏珍张烨李博涛任玉成赵隆中国重型机械研究院股份公司西安工程大学电子信息学院

针对带钢表面存在光照不均及缺陷类型繁杂的问题导致缺陷检测精度不高的情况，提出一种基于梯度相似性引导模板的带钢缺陷检测方法。首先，在利用二维高斯函数估计背景模板的基础上，结合梯度相似性引导其最优参数的选取；其次，将原图... 详细信息

针对带钢表面存在光照不均及缺陷类型繁杂的问题导致缺陷检测精度不高的情况，提出一种基于梯度相似性引导模板的带钢缺陷检测方法。首先，在利用二维高斯函数估计背景模板的基础上，结合梯度相似性引导其最优参数的选取；其次，将原图像与优化后的背景模板进行图像差分操作，消除部分不均匀光照，同时构造分段函数对差分图像进行光照补偿，并结合Meanshift算法去除噪点，进一步增强差分图像；最后，利用改进的K-means算法进行聚类分割并结合区域标记实现带钢表面不同缺陷的准确检测。实验结果表明，该方法能够在不均匀光照下准确检测出夹杂、麻点、酸洗、划痕等多种带钢表面缺陷，召回率和精确度分别达到93.2%和96.8%。

关键词：不均匀光照图像差分 K-means聚类分割表面缺陷检测

基于机器视觉的手机盖板表面缺陷检测系统设计

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制造业自动化 2023年第7期45卷 75-79,96页

作者：崔焱彭可杨玉娥代礼奇刘明湖南师范大学工程与设计学院长沙410081

针对手机盖板在实际生产过程中产生的缺陷,提出了基于机器视觉的手机盖板表面缺陷检测系统。首先,利用机械臂和CMOS工业相机搭建系统硬件平台,对手机盖板检测图像进行采集。然后,采用高斯滤波、最大类间方差法以及Canny边缘检测对待检... 详细信息

针对手机盖板在实际生产过程中产生的缺陷,提出了基于机器视觉的手机盖板表面缺陷检测系统。首先,利用机械臂和CMOS工业相机搭建系统硬件平台,对手机盖板检测图像进行采集。然后,采用高斯滤波、最大类间方差法以及Canny边缘检测对待检测图像进行预处理。最后,针对不同的缺陷采用不同的方法进行检测,采用最小二乘法的IR孔圆度误差判定方法对IR孔不良缺陷进行检测;采用图像差分算法对油墨点缺陷进行检测;对于LOGO不良缺陷,提出一种改进的模板匹配检测方法,改进了传统的模板匹配算法并引入自动寻边算法。实验结果表明,即使在有误差的情况下系统也能够准确的检测出手机盖板表面缺陷。

关键词：机器视觉缺陷检测圆度误差图像差分模板匹配

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一种图像差分与特征匹配的货物检测系统研究

机械设计与制造 2023年第6期388卷 202-205,211页

作者：张宝肖斌杨涛四川中烟有限责任公司四川绵阳621000 西南科技大学信息工程学院四川绵阳621000

针对自动化立体仓库货物检测难度大、实时性差等缺陷,提出一种基于图像差分与特征匹配的货物检测系统。通过四旋翼无人机结合无线图像系统获取货物图像,并传输至上位机软件系统进行检测,通过将实时图像与模板图像差分结合自适应阈值滤... 详细信息

针对自动化立体仓库货物检测难度大、实时性差等缺陷,提出一种基于图像差分与特征匹配的货物检测系统。通过四旋翼无人机结合无线图像系统获取货物图像,并传输至上位机软件系统进行检测,通过将实时图像与模板图像差分结合自适应阈值滤波方法检测出货物缺失部分;通过改进的ORB算法结合网格运动统计方法完成图像的精准匹配,采用网格划分统计特征点的方法检测货物缺陷。实验和现场系统运行测试表明,所研究的货物检测系统,在货物缺失、缺陷检测时正确率分别达到95.0%和93.3%,具有较高的准确率。

关键词：货物检测系统无人机图像差分 ORB算法特征匹配网格运动统计

基于卷积神经网络的计算机视觉索力测试技术研究及应用

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基于卷积神经网络的计算机视觉索力测试技术研究及应用

作者：王新平四川农业大学

学位级别：硕士

为确保桥梁结构中拉索处于合理状态,在施工及运营阶段需对其索力进行测试。然而,现有索力测试方法存在设备昂贵、安装困难、操作复杂以及环境适应差等诸多问题。为此,本文利用计算机视觉技术的非接触特点以及卷积神经网络的多尺度,多层... 详细信息

为确保桥梁结构中拉索处于合理状态,在施工及运营阶段需对其索力进行测试。然而,现有索力测试方法存在设备昂贵、安装困难、操作复杂以及环境适应差等诸多问题。为此,本文利用计算机视觉技术的非接触特点以及卷积神经网络的多尺度,多层次特征学习优势,提出了基于卷积神经网络的计算机视觉索力测试方法,并结合一座斜拉桥和系杆拱桥的索力测试实验验证了该方法的准确性和稳定性。此外,本文设计和开发了基于计算机视觉的索力测试系统,以促进计算机视觉在索力测试领域的发展。本文主要研究内容如下:(1)总结了索力测试和计算机视觉的基本理论,分析了传统索力测试方法在实际应用中的不足。同时,介绍了频率法测试索力和卷积神经网络的基本理论,为后续研究提供理论基础。(2)提出了基于卷积神经网络的边缘检测算法的索力测试方法,即基于改进HED的索力测试方法,解决了基于传统计算机视觉技术的索力测试方法存在的环境适应能力差、鲁棒性低的问题,并结合一座斜拉桥和系杆拱桥进行索力测试实验验证该方法的准确性和稳定性。(3)提出了基于卷积神经网络的图像差分算法的索力测试方法,即基于IDACNN的索力测试方法,解决了基于改进HED方法可行性依赖于是否获取到了清晰的拉索边缘的问题。现场实验结果表明,该方法比基于改进HED的索力测试方法具有更高的准确性和稳定性。(4)设计和开发了基于计算机视觉的索力测试系统,以整合各基于计算机视觉的索力测试方法,简化索力测试程序,促进计算机视觉在索力测试领域的发展。

关键词：索力测试频率法计算机视觉卷积神经网络边缘检测图像差分索力测试系统

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基于面部情感表现的抑郁症识别研究

基于面部情感表现的抑郁症识别研究

作者：温倩倩南昌大学

学位级别：硕士

近年来,基于面部视频的抑郁症辅助诊断因其具有客观、高效、低成本、无需被试与外人交流接触等优点得到了快速发展。然而,由于个体表达差异和抑郁行为多样化,使得目前大多数算法难以有效地捕捉到视频中分布不规律的抑郁特征,同时忽略了... 详细信息

近年来,基于面部视频的抑郁症辅助诊断因其具有客观、高效、低成本、无需被试与外人交流接触等优点得到了快速发展。然而,由于个体表达差异和抑郁行为多样化,使得目前大多数算法难以有效地捕捉到视频中分布不规律的抑郁特征,同时忽略了容易引入的非抑郁特征的干扰问题。本文在此基础上做了如下工作:(1)针对基于面部视频的抑郁症数据不足的问题,本文采集并构建了一个用于抑郁识别研究的面部视频数据库。并通过对数据库中抑郁症人群和正常人群的视频数据进行面部表情识别和量化分析,验证了数据集的有效性,同时探究了两组人群在面部情感表现上的特点。(2)为了使模型有效的捕捉到与抑郁相关的特征,本文构建了一个面向抑郁检测的长短时差分网络模型。该模型采用了两阶段的视频学习策略,可以在更长的时间范围上学习与抑郁相关的面部表征。在短期面部行为建模阶段,本文基于图像差分和注意力机制设计了短期特征提取模块,该模块可以在多个短期范围上学习的与抑郁相关的面部时空特征。在长期面部行为建模阶段,使用长短时记忆网络,该网络对所有的短期面部特征进行视频级的总结,并进一步学习它们之间的依赖关系。最终,模型通过学习抑郁患者在短期和长期上的行为模式,实现抑郁症识别。(3)为了降低与抑郁无关特征的干扰,本文提出了一个特征增强模块。该模块基于相互注意力和全局注意力设计,通过对提取到的短期面部时空特征分配不同的权重,来强化与抑郁相关的面部特征的表达能力,降低与抑郁无关特征的干扰,实现更有效的抑郁症识别。本文在自采集数据集NCUDID和公开数据集AVEC2014上进行了大量的实验,结果表明,本文所提出的基于面部情感表现的抑郁症识别框架具有较高的准确性和可靠性,能够对个人的抑郁状态进行辨别,实现抑郁症的辅助诊断。

关键词：抑郁症识别两阶段框架图像差分注意力机制长短时记忆网络

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机场跑道异物检测系统设计

机场跑道异物检测系统设计

作者：许嘉豪西安工业大学

学位级别：硕士

机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)是指遗落在机场跑道上的物体,会对飞机的起降带来严重的安全隐患。随着全球航空业的发展,机场跑道的安全问题也备受关注,为保障飞行安全,减少意外事故的发生,各国对机场跑道异物检测提出了更高... 详细信息

机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)是指遗落在机场跑道上的物体,会对飞机的起降带来严重的安全隐患。随着全球航空业的发展,机场跑道的安全问题也备受关注,为保障飞行安全,减少意外事故的发生,各国对机场跑道异物检测提出了更高的标准和要求。目前,机场跑道异物的检测主要以计算机视觉技术为研究方向。但现有自动化检测设备受限于搭载方式、检测精度,无法有效检测小型异物,目前小型异物仍以人工方式进行排查。为提高自动化检测设备的检测精度,本文对移动式机场跑道异物检测系统展开研究。本文主要工作内容如下:1、提出了一种适用于机场跑道异物检测的移动检测方法。通过改进目标检测算法所需图像的获取方式,以多目图像代替多帧图像,解决目前双帧法或三帧法在低速检测尤其是静止状态时算法失效的问题以及高速检测时存在的“双影”问题,提高了移动检测系统的鲁棒性,使系统在任何速度下均可进行目标检测。2、针对采用多目相机产生的视场不统一问题,通过对图像配准算法及现有特征点算法展开分析,确定了以SIFT算法实现图像特征点的精准匹配,以透视变换实现图像的快速配准,实现多目相机视场的快速、精确调整。3、根据提出的机场跑道异物检测方法,分析了从实时的图像数据获取到最终异物标注的各个环节。首先,设计图像亮度调节算法及图像实时采集系统,以保证四目图像的实时采集;其次,给出基于透视变换算法和SIFT算法的四目图像配准过程;然后,基于图像的空间域和频域进一步优化图像,提高检测系统的鲁棒性;最后,为有效提取图像中的异物区域,提出了一种基于指数函数特性的阈值分离方法,利用指数函数的放缩特点实现对异物前景的提取。4、设计并实现了基于Python和Py Qt平台的FOD检测软件,并应用于FOD检测系统中。测试结果表明,本文提出的机场跑道异物检测方法在小型异物方面具有较高的准确率。

关键词： FOD检测 SIFT算法透视变换图像差分阈值分离

一种非线性扩散与图像差分的金属表面缺陷检测方法

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表面技术 2018年第6期47卷 277-283页

作者：安宗权王匀芜湖职业技术学院汽车工程学院安徽芜湖241006 江苏大学机械工程学院江苏镇江212013

目的为检测金属产品表面缺陷提供一种有效的方法,希望可以对金属产品表面质量进行监控。方法首先,引入自适应中值滤波方法对原始图像中的噪声进行滤除,以提高金属表面缺陷的检测正确度。然后,利用图像梯度的倒数对传统的P-M非线性扩散... 详细信息

目的为检测金属产品表面缺陷提供一种有效的方法,希望可以对金属产品表面质量进行监控。方法首先,引入自适应中值滤波方法对原始图像中的噪声进行滤除,以提高金属表面缺陷的检测正确度。然后,利用图像梯度的倒数对传统的P-M非线性扩散模型中的扩散因子进行改进,使得金属表面图像中梯度值较大的区域得以平滑,同时保持其他区域的平滑度不变。将金属表面的原始图像与经过非线性扩散后的图像进行图像差分运算,以消除光照度对金属表面图像的影响,获取均匀背景的金属表面图像,使得缺陷区与非缺陷区的对比度得以增强。最后,通过差分图像中图像块的标准差构造自适应二值化模型,对差分图像进行二值化,以提取金属表面的缺陷区域,实现对金属表面缺陷的准确检测。结果通过对具有划痕、裂纹、缺口以及锈斑缺陷的图像进行检测表明,该方法能够对金属表面缺陷进行准确的检测。结论所设计的方法能对金属表面缺陷进行检测,并且检测精度也优于当前其他金属表面缺陷检测方法。

关键词：自适应中值滤波非线性扩散图像差分自适应二值化模型金属表面缺陷检测

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一种数据高效的第三人称模仿学习方法

计算机科学 2021年第2期48卷 238-244页

作者：姜冲章宗长陈子璇朱佳成蒋俊鹏苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

模仿学习提供了一种能够使智能体从专家示范中学习如何决策的框架。在学习过程中,智能体无需与专家进行交互,也不依赖于环境的奖励信号,而只需要大量的专家示范。经典的模仿学习方法需要使用第一人称的专家示范,该示范由一个状态序列以... 详细信息

模仿学习提供了一种能够使智能体从专家示范中学习如何决策的框架。在学习过程中,智能体无需与专家进行交互,也不依赖于环境的奖励信号,而只需要大量的专家示范。经典的模仿学习方法需要使用第一人称的专家示范,该示范由一个状态序列以及对应的专家动作序列组成。但是,在现实生活中,专家示范通常以第三人称视频的形式存在。相比第一人称专家示范,第三人称示范的观察视角与智能体的存在差异,导致两者之间缺乏一一对应关系,因此第三人称示范无法被直接用于模仿学习中。针对此问题,文中提出了一种数据高效的第三人称模仿学习方法。首先,该方法在生成对抗模仿学习的基础上引入了图像差分方法,利用马尔可夫决策过程的马尔可夫性质以及其状态的时间连续性,去除环境背景、颜色等领域特征,以得到观察图像中与行为策略最相关的部分,并将其用于模仿学习;其次,该方法引入了一个变分判别器瓶颈,以对判别器进行限制,进一步削弱了领域特征对策略学习的影响。为了验证所提算法的性能,通过MuJoCo平台中的3个实验环境对其进行了测试,并与已有算法进行了比较。实验结果表明,与已有的模仿学习方法相比,该方法在第三人称模仿学习任务中具有更好的性能表现,并且不需要额外增加对样本的需求。

关键词：模仿学习第三人称领域特征数据高效图像差分变分判别器瓶颈