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基于机器视觉的圆定位技术研究

计算机工程与应用 2012年第9期48卷 153-156页

作者：李婷柳宁暨南大学电子工程系广州510632 暨南大学数控与机器视觉研究中心广州510632

针对视觉处理中常见的圆形目标检测,提出了结合Blob分析与最小二乘法圆拟合的定位检测方法,利用Blob分析算法实现粗定位,根据粗定位的输出检测目标圆的边界点,将其作为输入参数给最小二乘法圆拟合进行精定位;实现了在视场范围内对圆形... 详细信息

针对视觉处理中常见的圆形目标检测,提出了结合Blob分析与最小二乘法圆拟合的定位检测方法,利用Blob分析算法实现粗定位,根据粗定位的输出检测目标圆的边界点,将其作为输入参数给最小二乘法圆拟合进行精定位;实现了在视场范围内对圆形区域自动检测及中心定位,在DSP视觉系统上以钢琴弦柱加工为检测背景对算法进行验证,实验结果表明算法满足工业应用中的实时性和精确性要求。

关键词：机器视觉定位 Blob分析最小二乘法数字信号处理器(DSP)

基于YOLOv5s的铝型材表观缺陷检测方法

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制造业自动化 2024年第1期46卷 169-173页

作者：刘寅龙王杰曹昂徐国明朱静珂安徽大学互联网学院合肥230039 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601

目前,在铝制品的加工生产过程中,缺陷检测环节仍以人眼观测为主,这种传统方式存在检测精度差和检测效率低等缺陷,为此,提出基于YOLOv5s的铝型材表观缺陷检测方法。针对具有9种缺陷的铝型材图像,使用labelimg进行标注,构建了铝型材数据... 详细信息

目前,在铝制品的加工生产过程中,缺陷检测环节仍以人眼观测为主,这种传统方式存在检测精度差和检测效率低等缺陷,为此,提出基于YOLOv5s的铝型材表观缺陷检测方法。针对具有9种缺陷的铝型材图像,使用labelimg进行标注,构建了铝型材数据集。基于该数据集,以YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l在COCO数据集上训练好的权值作为初始权值,对该3种模型进一步迭代训练,并将最优权重进行测试。对比3种模型的实验结果,决定采用YOLOv5s作为铝型材表观缺陷检测的模型,其测试精确度P、召回率R、均值平均精度mAP分别达到了0.684、0.742、0.692。并基于该模型,采用PyQt5开发了铝型材表观缺陷检测系统,其检测速率可达98Fps左右,可以很好地满足实时性要求,从而为铝型材表观缺陷检测提供了有效的参考方案。

关键词：机器视觉深度学习 YOLOv5 缺陷检测

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大模型时代:电力视觉技术新起点

高电压技术 2024年第5期50卷 1813-1825页

作者：赵振兵冯烁席悦张靖梁翟永杰赵文清华北电力大学电气与电子工程学院保定071003 华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室保定071003 华北电力大学控制与计算机工程学院保定071003

随着无人机、巡检机器人和远程监控系统在输电、变电、配电、安监等电力场景中的广泛应用,利用电力视觉技术完成对海量巡检图像的自动处理,能够进一步提升电力系统智能化运维水平,对我国源网荷储一体化进程的快速推进具有至关重要的作... 详细信息

随着无人机、巡检机器人和远程监控系统在输电、变电、配电、安监等电力场景中的广泛应用,利用电力视觉技术完成对海量巡检图像的自动处理,能够进一步提升电力系统智能化运维水平,对我国源网荷储一体化进程的快速推进具有至关重要的作用。随着通用视觉大模型的兴起,电力视觉技术正处于从传统深度学习时代向大模型时代跨越的重要节点。该文首先综述了电力视觉技术和通用视觉大模型的最新研究进展,结合视觉大模型在多种公共场景的应用先例,探讨视觉大模型在电力视觉领域将面临的3重能力边界问题。从初步探索通用视觉大模型的潜力,到逐步构建电力视觉大模型的过程,提出4种模型应用范式以突破视觉大模型能力边界。最后分析了视觉大模型对电力视觉研究者的影响,并对大模型浪潮下电力视觉技术的发展方向进行了展望。

关键词：电力视觉视觉大模型目标检测图像分割深度学习图像处理

机器学习辅助光谱分析技术在环境微/纳塑料研究中的应用

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中国无机分析化学 2024年第8期14卷 1137-1146页

作者：李艳吴欣宜王全龙巩一潮黎刚阴永光裴志国宋茂勇谭志强张庆华国科大杭州高等研究院环境学院杭州310024 中国科学院生态环境研究中心环境化学与生态毒理学国家重点实验室北京100085 中国科学院大学资源与环境学院北京101408 邢台学院化学工程与生物技术学院河北邢台054001 中国科学院生态环境研究中心环境纳米技术与健康效应实验室北京100085

微/纳塑料在环境中广泛存在,威胁着全球生态系统的平衡和稳定,因此有必要确定和评估微/纳塑料的环境赋存特征、环境行为和效应以及生态毒性效应。然而微/纳塑料具有的低浓度、小尺寸及容易吸附其他物质等特点,为其在复杂环境基质中的分... 详细信息

微/纳塑料在环境中广泛存在,威胁着全球生态系统的平衡和稳定,因此有必要确定和评估微/纳塑料的环境赋存特征、环境行为和效应以及生态毒性效应。然而微/纳塑料具有的低浓度、小尺寸及容易吸附其他物质等特点,为其在复杂环境基质中的分析带来了巨大挑战。大多数分析方法在提供环境样本中微/纳塑料的定性定量信息方面存在成本高、准确性差、时间效率低等问题,而具有无损、高效、操作方便等优点的光谱分析技术可以弥补这些方法的不足。但采集的微/纳塑料光谱信号可能会受到环境样本中复杂成分的背景噪声干扰,亟需采用智能化手段提高分析的准确性和效率。机器学习具有强大的数据处理和自动化分析能力,准确性高、应用性广,适用于复杂光谱数据的分类和解析,将机器学习与光谱分析技术相结合有望成为微/纳塑料分析的可靠方法。首先对常用的机器学习辅助光谱分析技术进行综述,然后系统性地讨论了机器学习辅助光谱分析技术在微/纳塑料的环境赋存特征、环境行为和效应、生态毒理效应等研究中的应用,最后对该技术的发展前景进行了总结和展望。机器学习辅助光谱分析技术有望为环境中微/纳塑料的生态环境健康风险评估和污染防治提供重要数据支持。

关键词：微/纳塑料光谱分析技术机器学习环境赋存特征环境行为和效应生态毒理效应

面向交叉创新人才培养的“人工智能+仪器分析”课程教学探索

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食品与发酵科技 2024年第2期60卷 146-148页

作者：袁敏孙威威曹慧吴秀秀刘宝林徐斐上海理工大学上海食品快速检测工程技术研究中心上海200093

人工智能与仪器分析技术的交叉创新与应用,对培养创新型人才提出了新的挑战。通过分析“人工智能+仪器分析”现有教学方式的不足,探索针对人工智能与仪器分析交叉领域的课程教学的解决方案,提高仪器分析专业学生掌握人工智能技术交叉创... 详细信息

人工智能与仪器分析技术的交叉创新与应用,对培养创新型人才提出了新的挑战。通过分析“人工智能+仪器分析”现有教学方式的不足,探索针对人工智能与仪器分析交叉领域的课程教学的解决方案,提高仪器分析专业学生掌握人工智能技术交叉创新的能力,为培养应用型和研究型创新人才提供参考。

关键词：人工智能课程设计仪器分析机器学习机器视觉

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基于振动响应分析的海底管道悬空内检测研究

工程设计学报 2024年第3期31卷 348-356页

作者：马文滨段志文李想张行中国石油大学(北京)机械与储运工程学院北京102249 中国石油大学(北京)高端油气装备智能设计与制造研究中心北京102249 国家管网集团北方管道有限责任公司秦皇岛输油气分公司河北秦皇岛066001

铺设于海床中的海底管道常因洋流冲刷、船舶锚拽等自然或人为因素而处于悬空状态,易造成管道变形、腐蚀、损伤和开裂泄漏等问题,严重影响管线安全。针对DN200海底管道的悬空内检测,设计了一种内检测机器人并对其进行了动力学分析。同时... 详细信息

铺设于海床中的海底管道常因洋流冲刷、船舶锚拽等自然或人为因素而处于悬空状态,易造成管道变形、腐蚀、损伤和开裂泄漏等问题,严重影响管线安全。针对DN200海底管道的悬空内检测,设计了一种内检测机器人并对其进行了动力学分析。同时,联合ANSYS与ADAMS软件建立了柔性管道-土耦合模型,开展了悬空管道内检测仿真分析。采用快速傅里叶变换和短时傅里叶变换方法对内检测机器人在复杂激励耦合条件下的振动响应信号进行处理,通过分析机器人的振动加速度实现了对悬空管段的有效识别。研究结果为油气管道悬空内检测提供了新思路。

关键词：海底管道悬空内检测机器人动力学分析振动响应

视觉基础模型支持的老城区更新规划方法与实践

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规划师 2024年第4期40卷 88-97页

作者：梁程程卓文淖左琛张军飞陕西省城乡规划设计研究院西安市城市规划设计研究院长安大学运输工程学院道路基础设施数字化教育部工程研究中心西安建筑科技大学建筑学院

对于具有复杂建成环境的老城区,采用人工智能技术可以提高更新规划的科学性,然而现有的目标识别方法高度依赖人工标注数据集,面临更新实践不足、分析精度受限和训练成本过高的局限。将视觉基础模型引入城市更新领域,探讨视觉基础模型支... 详细信息

对于具有复杂建成环境的老城区,采用人工智能技术可以提高更新规划的科学性,然而现有的目标识别方法高度依赖人工标注数据集,面临更新实践不足、分析精度受限和训练成本过高的局限。将视觉基础模型引入城市更新领域,探讨视觉基础模型支持的老城区更新规划方法:通过等间隔采样构建图像块数据集,使用视觉基础模型提取高维视觉特征;启动余弦距离、流形学习、高斯混合模型等机器学习技术,实现图像块数据集的智能分组;对图像块进行空间转译,精准识别重点区域;结合多维要素综合评判,优化智能识别结果,指导后续更新规划实践。同时,以陕西省榆林市清涧县老城区为例,探索该技术方法在城市更新规划实践中的应用,以期为老城区的城市更新提供新的思路。

关键词：视觉基础模型城市更新老城区卫星遥感图像陕西省榆林市清涧县

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对比增强超声定量分析技术在儿科临床应用中的研究

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中华医学超声杂志（电子版） 2024年第6期21卷 630-633页

作者：王瑞琪唐毅重庆医科大学附属儿童医院超声科国家儿童健康与疾病临床医学研究中心儿童发育与疾病研究教育部重点实验室儿童代谢与炎症性疾病重庆市重点实验室400014

在多模态影像成像技术中,对比增强超声(contrast-enhanced ultrasound,CEUS)具有特有的优势,因此越来越广泛地应用于临床[1]。CEUS模式下使用的SonoVue造影剂内核为惰性气体,通过肺呼吸进行代谢,无肾毒性,特别是对肾脏尚未完全发育成熟... 详细信息

在多模态影像成像技术中,对比增强超声(contrast-enhanced ultrasound,CEUS)具有特有的优势,因此越来越广泛地应用于临床[1]。CEUS模式下使用的SonoVue造影剂内核为惰性气体,通过肺呼吸进行代谢,无肾毒性,特别是对肾脏尚未完全发育成熟的婴幼儿群体尤为友好,而增强CT中的碘剂与增强MRI成像中的钆剂均存在引发肾源性全身纤维化的风险[2]。同时CEUS可对毛细血管的微血流灌注情况进行动态评估。定量分析技术则发挥了CEUS的最佳潜力,其时间-强度曲线(time intensity curve,TIC)及成像参数可在CEUS基础上进一步提供病灶增强模式的详细影像学信息,对感兴趣区域内的微泡产生的信号进行定量评估,克服了依靠视觉分析病灶的相对主观性及滞后性[1,3]。在常规CEUS基础上得到提升的定量分析技术已得到欧洲超声医学和生物学联合会(European Federation of Societies for Ultrasound in Medicine and Biology,EFSUMB)的认可,并发布了相关指南[3]。

关键词：儿科临床应用 MRI成像肾源性超声医学定量分析技术感兴趣区域造影剂视觉分析

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机器学习和大数据在食品领域的应用

食品与发酵工业 2024年

作者：丁浩晗田嘉伟谢祯奇沈嵩崔晓晖王震宇江南大学未来食品科学中心武汉大学国家网络安全学院嘉兴未来食品研究院江南大学人工智能与计算机学院

近年来，食品行业经历了显著变化。全球化、技术进步以及不断变化的消费者需求推动了该行业的持续发展和创新。作为先进的新兴技术，机器学习和大数据在食品行业中发挥着越来越关键的作用。机器学习和大数据在食品领域的应用密切相关。... 详细信息

近年来，食品行业经历了显著变化。全球化、技术进步以及不断变化的消费者需求推动了该行业的持续发展和创新。作为先进的新兴技术，机器学习和大数据在食品行业中发挥着越来越关键的作用。机器学习和大数据在食品领域的应用密切相关。机器学习通过模式识别和数据分析挖掘食品生产和供应链的关键信息，而大数据技术支持处理大规模数据，提供更全面的决策视角。这两者共同推动了食品研究创新和产业发展。利用机器学习对大数据集进行深入分析，可以预测食品趋势、改进生产流程、优化供应链。该文介绍了机器学习和大数据在食品工业的应用现状，涵盖了机器学习和深度学习技术、自适应神经模糊推理技术以及机器学习在食品检测中的多维应用，如机器学习算法与近红外光谱技术结合的食品检测技术、计算机视觉在食品领域的应用，以及机器学习算法和智能传感器结合的实时食品检测技术。分析了大数据面临的技术挑战（数据缺乏真实性、完整性及数据标注困难等），提出了潜在的解决方案（区块链技术及数据增强与预处理技术），并展望了机器学习技术在食品研究领域的未来发展趋势。此外，随着“食品工业4.0”的到来，食品工业正迎来快速发展，智能农业、机器人农业、无人机、3D打印、数字孪生等由机器学习衍生出的前沿技术将进一步崭露头角。面对如此多的创新和改进机遇，食品行业也将需要解决智能生产和可持续性等问题。最后，还讨论了食品行业未来可能面临的挑战和发展方向。

关键词：机器学习大数据食品工业新兴技术智能传感器