检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特征提取的缺陷图像分类方法

北京工业大学学报 2010年第4期36卷 450-457页

作者：张国翊胡铮徐婷北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室北京100876 北京工业大学交通工程重点实验室北京100124

针对缺陷图像表面复杂多变、特征不宜提取的特点,提出了一种归一化转动惯量特征和不变矩特征相结合的时域分析方法来构建缺陷图像的统计特征量,同时增加缺陷矩形框区域内压缩度、距离极值比和线度特征量作为缺陷分类的依据;提出了在缺... 详细信息

针对缺陷图像表面复杂多变、特征不宜提取的特点,提出了一种归一化转动惯量特征和不变矩特征相结合的时域分析方法来构建缺陷图像的统计特征量,同时增加缺陷矩形框区域内压缩度、距离极值比和线度特征量作为缺陷分类的依据;提出了在缺陷频谱图像内提取特征量的频域分析方法,并将矩形框区域内所有像素点灰度平均值和灰度方差值作为缺陷分类的另一重要依据;同时将BP神经网络应用于缺陷图像的自动分类中,构建了系统的缺陷分类器,并对现场采集的常见6种缺陷类型进行了实验.结果表明,该特征提取方法在很大程度上提高了特征的分类有效性;该BP分类器识别率较高,现场整体识别率达到90%以上,在一定程度上解决了缺陷图像分类难的问题.

关键词：缺陷图像特征提取缺陷分类 BP神经网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数学形态学的集成电路真实缺陷图像滤波

西安电子科技大学学报 2001年第2期28卷 211-214页

作者：王俊平郝跃铁满霞西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 西安电子科技大学微电子所陕西西安710071

在集成电路真实缺陷检测中 ,缺陷图像的滤波程度直接影响到后续处理的结果 .通过对若干幅实际集成电路真实缺陷图像的分析 ,提出一种基于数学形态学的集成电路真实缺陷图像滤波方法 ,该方法不仅能滤除非冗余物缺陷 ,而且能滤除冗余物缺... 详细信息

在集成电路真实缺陷检测中 ,缺陷图像的滤波程度直接影响到后续处理的结果 .通过对若干幅实际集成电路真实缺陷图像的分析 ,提出一种基于数学形态学的集成电路真实缺陷图像滤波方法 ,该方法不仅能滤除非冗余物缺陷 ,而且能滤除冗余物缺陷内部噪声。

关键词：缺陷图像数字形态学集成电路图像滤波

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

缺陷图像实时检测技术研究

半导体光电 2011年第2期32卷 295-298页

作者：刘艳于效宇电子科技大学中山学院广东中山528400

在缺陷检测系统中,图像数据量庞大直接影响系统的成本和实时性。针对此问题,对缺陷图像实时检测技术进行了研究。首先,根据材料缺陷含量少的特点研究了图像压缩方法;采用图像压缩方法设计了数据封装格式,通过计算可知此封装格式最大数... 详细信息

在缺陷检测系统中,图像数据量庞大直接影响系统的成本和实时性。针对此问题,对缺陷图像实时检测技术进行了研究。首先,根据材料缺陷含量少的特点研究了图像压缩方法;采用图像压缩方法设计了数据封装格式,通过计算可知此封装格式最大数据压缩比可达2 560.0;利用以现场可编程门阵列(FPGA)为核心的下位机硬件和上位机软件实现了此技术;实验证明此技术能够去除冗余背景信息,实时获得缺陷图像,具有数据压缩比高,硬件成本低等特点。

关键词：缺陷图像实时处理图像压缩数据封装现场可编程门阵列

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于频域特征的机械焊缝缺陷图像分割仿真

计算机仿真 2019年第12期36卷 159-162,463页

作者：姚志文南昌航空大学工程训练中心

针对传统的机械焊缝缺陷图像分割过程中,普遍存在图像分割运行时间过长、成本消耗较大、图像清晰度较低等问题,提出基于频域特征的机械焊缝缺陷图像分割方法。采用双边滤波方法结合概率分布函数和最大似然函数来获取机械焊缝缺陷图像的... 详细信息

针对传统的机械焊缝缺陷图像分割过程中,普遍存在图像分割运行时间过长、成本消耗较大、图像清晰度较低等问题,提出基于频域特征的机械焊缝缺陷图像分割方法。采用双边滤波方法结合概率分布函数和最大似然函数来获取机械焊缝缺陷图像的噪声方差,并对滤波函数中的方差进行灰度调整,以此来实现机械焊缝缺陷图像中的噪声去除;利用模糊聚类方法对去噪后的机械焊缝缺陷图像进行分割。实验结果表明,所提方法图像分割运行时间较短、成本消耗较小、图像清晰度较高。

关键词：频域特征机械焊缝缺陷图像分割

小波模极大值算法提取摩擦焊接缺陷图像边缘技术

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

煤矿机械 2008年第5期29卷 220-222页

作者：尹欣王毅王雯郑州航空工业管理学院郑州450015 焦作电厂河南焦作454152

在由UltraPAC系统捕获的摩擦焊接缺陷图像中,存在着宏观和微观缺陷信息。如何实现对接头缺陷准确的定量分析一直是研究的热点。提出了一种基于小波变换模极大值的边缘检测算法,采用了3次B样条小波来实现图像边缘检测,并对实验得到的超... 详细信息

在由UltraPAC系统捕获的摩擦焊接缺陷图像中,存在着宏观和微观缺陷信息。如何实现对接头缺陷准确的定量分析一直是研究的热点。提出了一种基于小波变换模极大值的边缘检测算法,采用了3次B样条小波来实现图像边缘检测,并对实验得到的超声检测图像进行仿真。通过比较,利用小波变换模极大值提取的图像边缘效果非常明显,为后续的摩擦焊接超声扫描缺陷图像的分类与识别提供了非常有用的信息。

关键词：摩擦焊接缺陷图像模极大值边缘检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

触屏媒体中缺陷图像校准检验算法研究

计算机仿真 2020年第12期37卷 140-143,306页

作者：张晓颖陶薇薇重庆工程学院重庆400056 重庆邮电大学重庆400065

受触屏媒体出厂安装以及自身材料均匀性的影响,使LCD显示屏与触屏相互叠加使用时,二者坐标系不能重合,存在一定误差,因此提出触屏媒体中缺陷图像校准检验算法。依据触屏媒体工作原理,通过线性校准法使LCD显示屏与触屏相互叠加,并且能够... 详细信息

受触屏媒体出厂安装以及自身材料均匀性的影响,使LCD显示屏与触屏相互叠加使用时,二者坐标系不能重合,存在一定误差,因此提出触屏媒体中缺陷图像校准检验算法。依据触屏媒体工作原理,通过线性校准法使LCD显示屏与触屏相互叠加,并且能够连续映射,以此完成校准。利用灰度共生矩阵,提取校准后缺陷图像的特征,利用二维傅里叶变换方法对提取的特征进行计算,从而完成校准检验。经过实验证明,所设计的算法能够很好地检验缺陷图像的失真度、坏点以及色差,得出结果可靠度较高。

关键词：触屏媒体缺陷图像校正检验灰度共生矩阵失真度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进蚁群算法的轨道缺陷图像分类

计算机科学 2019年第8期46卷 292-297页

作者：曹义亲武丹黄晓生华东交通大学软件学院

针对传统方法分类准确性低、分类速度慢且不同轨道缺陷类型的识别准确性有很大差异的弊端,提出一种新的基于改进蚁群算法的轨道缺陷图像分类方法。对轨道缺陷图像进行预处理,利用竖直投影法对轨道表面区域进行提取,将模糊理论和超熵理... 详细信息

针对传统方法分类准确性低、分类速度慢且不同轨道缺陷类型的识别准确性有很大差异的弊端,提出一种新的基于改进蚁群算法的轨道缺陷图像分类方法。对轨道缺陷图像进行预处理,利用竖直投影法对轨道表面区域进行提取,将模糊理论和超熵理论结合在一起获取最佳分割阈值,完成图像分割。结合自适应阈值Canny边缘检测算子和Hough转换法,确定轨道缺陷部分。对缺陷部分的边缘细节进行改进,使轨道缺陷部分的轮廓更加显著。对轨道缺陷特征进行提取,在此基础上分析了基本蚁群算法,针对基本蚁群算法容易陷入局部最优的弊端进行改进,将与特征相似性最高作为判别函数,采用改进蚁群算法对轨道缺陷图像进行分类。实验结果表明,所提方法的分类准确度高,且分类速度快。

关键词：改进蚁群算法轨道缺陷图像分类

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的缺陷图像生成和检测研究

基于深度学习的缺陷图像生成和检测研究

作者：许小迪武汉科技大学

学位级别：硕士

矿山开采是一项高危险性行业,确保采矿业的持续发展必须高度重视安全生产,其中矿山井筒设施缺陷检测是安全生产不可或缺的一部分。利用井筒设施监控视频图像,并采用基于图像深度特征学习的方法可以有效解决人工检测成本高和存在安全威... 详细信息

矿山开采是一项高危险性行业,确保采矿业的持续发展必须高度重视安全生产,其中矿山井筒设施缺陷检测是安全生产不可或缺的一部分。利用井筒设施监控视频图像,并采用基于图像深度特征学习的方法可以有效解决人工检测成本高和存在安全威胁等问题。但是,当缺陷设施影像样本不足或缺陷样本不完备时,井筒设施图像的特征表达能力较低,可能导致缺陷识别精度不高。因此,本文提出了利用改进的循环生成对抗网络(Defect Cycle-Consistent Adversarial Networks,CycleGAN-De)研究生成矿山井筒设施缺陷图像数据集,并在此基础上提出了基于深度图像特征学习的隐藏缺陷检测算法(Hidden danger detection method of mineshaft facilities based on deep image feature learning,HDD-DIFL)学习基于正常图像样本的高表达特征的缺陷识别模型,以提高井筒设施缺陷检测的精度。本文主要研究工作基于以下两方面展开:(1)本文提出了一种改进的循环生成网络(CycleGAN-De),用于生成以假乱真的缺陷图像样本。首先构建了包含两个生成器和两个判别器的对抗生成网络结构,两个生成器中一个用于将正常图像转换为缺陷图像,另一个则用于反向转换,为了提高生成图像的质量,生成器采用了多级残差网络的Dense Block模块;然后设计包含循环一致损失和对抗损失的联合损失函数对对抗生成网络进行训练;最后利用训练好的模型对缺陷图像数据集进行扩充。实验结果表明,和经典的先进的生成模型相比较,该生成模型能够生成质量较好的井筒缺陷图像,为后继井筒设施缺陷检测提供了必要的数据集。(2)由于缺陷图像数据集是不完备的,并且缺陷图像较少,本文提出了HDDDIFL算法研究基于正常图像数据集的单分类缺陷检测模型。首先构建包含大量正常设施图像和少量缺陷图像的数据集,同时构建包含特征提取网络和分类网络的并行神经网络作为训练网络;然后在正常图像集、外部图像集和少量缺陷图像数据集上,设计联合损失函数对网络进行训练;最后通过聚类策略选择具有代表性的正常图像深度特征作为特征模板,通过模板匹配实现缺陷图像检测。实验结果表明,在构建的矿山井筒内井架设施图像数据集上,所提算法训练的特征提取模型能有效提高图像特征的表达能力,模型的缺陷检测精度可达到92%以上,对利用矿山井筒内设施图像进行矿山井筒的缺陷检测提供了新思路。

关键词：图像生成图像检测缺陷图像生成对抗网络

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

人工神经网络的机器人焊缝缺陷图像自动辨识

机械设计与制造 2023年第6期388卷 268-271,276页

作者：姚迎乐冯乃勤郑州工业应用技术学院信息工程学院河南新郑451150 河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453000

为了提高机器人焊接质量,延长焊接构件使用寿命,提出基于人工神经网络的机器人焊缝缺陷图像自动辨识方法。利用模糊增强算法计算机器人焊缝缺陷图像各灰度级的隶属函数,逆变换增强模糊特征;使用Roberts算子检测图像边缘像素点,去除像素... 详细信息

为了提高机器人焊接质量,延长焊接构件使用寿命,提出基于人工神经网络的机器人焊缝缺陷图像自动辨识方法。利用模糊增强算法计算机器人焊缝缺陷图像各灰度级的隶属函数,逆变换增强模糊特征;使用Roberts算子检测图像边缘像素点,去除像素较低的点;采用密度聚类算法分割缺陷区域,结合面积、周长等几何参数计算缺陷部分形状特征;建立人工神经网络传输模型,将缺陷图像几何特征作为辨识依据,输入训练样本,经过反复训练,当误差低于设定阈值时输出最终辨识结果。仿真实验证明,所提方法能均衡图像灰度值,能够提取出显著性缺陷特征,准确辨识出焊缝缺陷类型。

关键词：人工神经网络机器人焊缝缺陷图像自动辨识模糊增强