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微观几何设计制造的关键技术与工程应用

机械工程学报 2024年第13期60卷 268-280页

作者：刘振宇陈轲文裘辿李明张雨豪谭建荣彭群生浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室

近年来，高端装备制造技术朝着极高精度、极高性能与极限尺度方向迅猛发展，对几何学提出了一系列新的问题和需求。微观几何学描述和刻画在表面或内部具有微小尺度细节的几何特征，为表征、设计、加工和测量微观特征提供了数学基础。本... 详细信息

近年来，高端装备制造技术朝着极高精度、极高性能与极限尺度方向迅猛发展，对几何学提出了一系列新的问题和需求。微观几何学描述和刻画在表面或内部具有微小尺度细节的几何特征，为表征、设计、加工和测量微观特征提供了数学基础。本文阐述了微观几何的基本概念与内涵，分析了微观几何在微尺度建模、跨尺度关联和局部形状控制方面的特点。从微观几何的表示与建模、多物理场仿真、智能设计与优化、高精度制造、高效率测量等五个方面梳理了微观几何设计制造的关键技术，并凝练了微观几何设计制造亟需解决的宏观-微观耦合的几何表征、材料-结构-工艺-性能一体化设计、原子尺度的几何表征与测量等关键科学问题。最后介绍了作者团队在基于混合维的复杂零件真实表面建模、基于接触簇约束的复杂产品装配仿真与分析、复杂微孔结构建模与拓扑优化设计等方面的相关研究工作。

关键词：微观几何微观表面微观结构几何表征设计优化高精制造

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预加权调制密集图卷积网络三维人体姿态估计

计算机科学与探索 2024年第4期18卷 963-977页

作者：马金林崔琦磊马自萍闫琦曹浩杰武江涛北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 图像图形智能信息处理国家民委重点实验室银川750021 北方民族大学数学与信息科学学院银川750021

图卷积网络(GCN)日益成为三维人体姿态估计(3D HPE)的主要研究热点之一,使用GCN对人体关节点之间的关系建模的方法使三维人体姿态估计获得了良好的性能。然而,基于GCN的三维人体姿态估计方法存在过平滑和未区分关节点与相邻关节点重要... 详细信息

图卷积网络(GCN)日益成为三维人体姿态估计(3D HPE)的主要研究热点之一,使用GCN对人体关节点之间的关系建模的方法使三维人体姿态估计获得了良好的性能。然而,基于GCN的三维人体姿态估计方法存在过平滑和未区分关节点与相邻关节点重要性的问题。为解决这些问题,设计了调制密集连接模块(MDC)和预加权图卷积模块,并基于这两个模块提出了预加权调制密集图卷积网络的三维人体姿态估计方法(WMDGCN)。针对过平滑问题,调制密集连接通过超参数α和β更好地实现特征重用(超参数α表示第l层和之前各层总特征的权重比例,超参数β表示之前各层特征到第l层的传播策略),从而有效地提高特征的表达能力。针对未区分关节点与相邻关节点重要性的问题,使用预加权图卷积为当前关节点赋予更高的权重,并对当前关节点及其相邻关节点使用不同的权重矩阵,更有效地捕获人体关节点特征。Human3.6M数据集上的对比实验结果表明,该方法在参数量和性能上均取得了最佳性能,WMDGCN的参数量、MPJPE和P-MPJPE值分别为0.27 MB、37.46 mm和28.85 mm。

关键词：三维人体姿态估计图卷积网络预加权

基于图像提取与修复的计算机辅助古画印章分析

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：林馨怡吴泓嘉袁稚庭张宏鑫陈为浙江大学艺术与考古图像数据实验室浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室

印章的比对分析在历史研究、人文考古等领域有着巨大的意义. 传统印章分析依赖于专家长期积累的领域知识，并需要人工在来源广泛的印章中进行比对，效率低下且极其耗费人力. 针对该问题，与人文领域专家深度合作，提出一种古画印章... 详细信息

印章的比对分析在历史研究、人文考古等领域有着巨大的意义. 传统印章分析依赖于专家长期积累的领域知识，并需要人工在来源广泛的印章中进行比对，效率低下且极其耗费人力. 针对该问题，与人文领域专家深度合作，提出一种古画印章的自动提取与修复方法，实现高精度的完整印章批量抠取与修复; 通过互联网获取的1762幅古画作品及其中的印章构建数据集，从印章整体、局部、关联特征等信息构建印章画像; 设计可视分析系统对印章进行了多角度整合呈现，帮助领域专家在大量印章数据中对特定印章进行比对分析. 与传统人工分析相比，该方法极大程度地提高了专家的工作效率. 两个案例研究证实了所提方法与系统的有效性，在专家访谈中得到了积极反馈.

关键词：图像提取修复印章比对分析视图

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基于条件生成对抗网络的图像翻译综述

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 14-32页

作者：屠杭垚王万良陈嘉诚李国庆吴菲浙大城市学院计算机与计算科学学院杭州3100152 浙江大学计算机科学与技术学院杭州3100583 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310014

图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以... 详细信息

图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以及目标函数设计方法得出算法实现的不同方式;将现有图像翻译分成3种类别——匹配图像翻译、非匹配图像翻译和多领域图像翻译,并得出不同应用场景所对应的图像翻译类别,即高清任务对应匹配图像翻译,低成本任务对应非匹配图像翻译,多样化任务对应多领域图像翻译;将图像质量评价方法分为主观图像质量评价与客观图像质量评价,并分析客观图像质量评价中全参考图像与无参考图像质量评价的适用范围;最后,总结条件生成对抗网络在图像翻译中的进展,并分析算法后指出了模式崩塌,模型可解释性和少样本等未来所需解决的问题.

关键词：条件生成对抗网络图像翻译生成模型图像质量评价

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改进YOLOv8的带钢缺陷检测

计算机工程与应用 2024年

作者：马金林曹浩杰马自萍林宝宝杨继鹏北方民族大学计算机科学与工程学院图像图形智能处理国家民委重点实验室北方民族大学数学与信息科学学院

针对带钢表面缺陷检测精度不足的问题，提出一种改进的YOLOv8n检测模型。首先，基于可变形卷积对Head网络中的C2f模块进行了重新设计；通过利用采样点的可变性，有效提高了对表面不规则缺陷的检测能力。其次，添加多头自注意力机制捕捉... 详细信息

针对带钢表面缺陷检测精度不足的问题，提出一种改进的YOLOv8n检测模型。首先，基于可变形卷积对Head网络中的C2f模块进行了重新设计；通过利用采样点的可变性，有效提高了对表面不规则缺陷的检测能力。其次，添加多头自注意力机制捕捉不同的关注点，从而提供全面且多样化的特征表示，进一步增强模型的检测性能。最后，拼接Backbone和Head的特征，提升特征的质量和丰富度，解决缺陷局部信息丢失问题。在NEU-DET带钢数据集的实验验证中，该方法在平均精度和mAP50上较YOLOv8n分别提升了5.6%和2.2%。值得注意的是，裂纹缺陷的检测精度和mAP50分别提升了15.2%和9.9%，效果显著。

关键词：目标检测表面缺陷可变形卷积 YOLOv8

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面向中国古画鉴定的多模态可视分析方法

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：陈晓皎陈泳豪唐谈葛鑫汪睿涵王一帆王小松浙江大学艺术与考古图像数据实验室浙江大学计算机科学与技术学院

中国古画的传统鉴定很大程度上依赖于专家的推理论证，不仅需要考虑题款、印章、画作内容等多方面的信息，还需大量的文献资料辅助. 基于深度学习的方法提高了传统鉴定工作的效率，但其主要聚焦于图像分析，同时深度神经网络的黑盒... 详细信息

中国古画的传统鉴定很大程度上依赖于专家的推理论证，不仅需要考虑题款、印章、画作内容等多方面的信息，还需大量的文献资料辅助. 基于深度学习的方法提高了传统鉴定工作的效率，但其主要聚焦于图像分析，同时深度神经网络的黑盒特性不利于人机高效协作. 为此，提出了一种多模态语义提取的可视分析方法. 首先将古画图像分割为题款、印章、画作内容三类语义对象，接着通过图像匹配和文本识别构建对应古画之间及与相关文献条目的关联结构并编码; 最后由专家进行古画片段的选取以生成多模态语义网络关系图进行查阅考证; 此外，设计并实现人机协同驱动的中国古画辅助可视鉴定系统; 通过案例研究和专家评估并以5点李克特量表量化专家反馈，得分范围在0.78～1.78，验证了所提方法在古画分析和考证关联中的高效性和准确性.

关键词：中国古画鉴定计算机辅助多模态可视分析

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面向复杂光照的舞台演员检测

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第4期36卷 565-574页

作者：赵国庆董天阳童程凯沈冰雁浙江工业大学计算机学院杭州310014

复杂舞台场景存在多个光源产生的偏色和光照不均匀问题,严重影响了演员检测的精度.针对上述问题,提出一种基于伪多模态融合的演员检测方法.首先随机选取一种光照处理方法构建增强图像,与原图像构成伪多模态图像对;然后在增强图像中以演... 详细信息

复杂舞台场景存在多个光源产生的偏色和光照不均匀问题,严重影响了演员检测的精度.针对上述问题,提出一种基于伪多模态融合的演员检测方法.首先随机选取一种光照处理方法构建增强图像,与原图像构成伪多模态图像对;然后在增强图像中以演员关键点建立候选集合,从集合中随机选取部分关键点所在的区域构建增强补丁集合,并将补丁替换到原始图像中进行训练;最后在传统特征金字塔网络的基础上借鉴Transformer编码器的构建形式,利用视觉注意力模块构建视觉注意力编码器,强化多尺度特征的交互逻辑.在自建4543幅包含舞台演员的图像数据集上与3个模型进行组合,舞台演员检测的均值平均精度分别提升0.4%~2.9%,表明所提方法能够较好地降低偏色和不均匀光照的影响.

关键词：目标检测光照处理行人检测数据增强特征金字塔网络

基于阵列超声和特征融合神经网络的钢筋混凝土结构内部裂缝检测

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建筑结构学报 2024年第7期45卷 89-99页

作者：杨涵李斯涵舒江鹏许彩娥宁英杰叶建龙浙江大学建筑工程学院浙江杭州310058 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室浙江杭州310058 浙江交工集团股份有限公司浙江杭州310051 浙江省交通集团检测科技有限公司浙江杭州310030

在工程实践和已有研究中,对于混凝土结构内部病害的无损检测,超声层析图像通常需要先验知识进行人工定性判读,较少应用于精确的量化检测。为此,提出一种基于阵列超声和特征融合神经网络的深度学习方法,用于钢筋混凝土结构内部裂缝的像... 详细信息

在工程实践和已有研究中,对于混凝土结构内部病害的无损检测,超声层析图像通常需要先验知识进行人工定性判读,较少应用于精确的量化检测。为此,提出一种基于阵列超声和特征融合神经网络的深度学习方法,用于钢筋混凝土结构内部裂缝的像素级无损检测。制作了预置内部裂缝的钢筋混凝土构件,并使用低频剪切超声波和换能器阵列扫查,获得阵列超声B扫描图像并构建数据集。建立了具有编码器-解码器架构的深度神经网络,并采用特征融合策略和残差模块优化该模型,使其与B扫描图像的语义结构更加兼容。通过配准,将独立局部预测图组合为断面的全局表征,以展示构件长度方向整个断面的裂缝位置、分布等全局信息。结果表明:训练、验证及测试集的F分数均高于70%,提出的特征融合深度神经网络可识别宽度低至1 mm的裂缝,裂缝长度量化的平均绝对百分误差为6.22%,证实了所提方法的有效性。

关键词：钢筋混凝土结构内部裂缝检测阵列超声特征融合深度神经网络

基于机器视觉和YOLOv5的油菜角果表型参数分析

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浙江农业学报 2024年第6期36卷 1379-1388页

作者：陈威朱怡航顾清林宝刚张小斌浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江杭州311300 浙江省农业科学院数字农业研究所浙江杭州310021 浙江省农业科学院作物与核技术利用研究所浙江杭州310021

为了更加高效和准确地获取油菜角果表型参数,在图像处理技术和深度学习算法的基础上,以迎春一号油菜角果为实验材料,综合考虑油菜育种对角果外观表型参数的需求,提出了一种基于机器视觉的油菜角果表型分析方法:利用图像处理技术实现了... 详细信息

为了更加高效和准确地获取油菜角果表型参数,在图像处理技术和深度学习算法的基础上,以迎春一号油菜角果为实验材料,综合考虑油菜育种对角果外观表型参数的需求,提出了一种基于机器视觉的油菜角果表型分析方法:利用图像处理技术实现了油菜角果的柄喙长度、果身长度、果身宽度、弦长、弧长、面积等外观表型性状的提取,使用YOLOv5对单角果籽粒进行无损计数。对角果实物及标定物进行测量验证,结果表明,图像分析出的角果表型指标与人工实际测量值无显著性差异(P>0.05),决定系数(R^(2))均大于0.96,均方根误差(root mean square error,RMSE)均小于3 mm,平均绝对值误差(mean absolute error,MAE)均小于2.80 mm,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)均不超过4%。标定物直径最大RMSE为0.3 mm,MAE均小于0.28 mm,MAPE均小于2.00%,面积指标最大RMSE为12.09 mm^(2),MAE均小于11.56 mm^(2),MAPE均小于5%。YOLOv5识别出的籽粒数与实际值无显著性差异(P>0.05),R^(2)为0.987,RMSE为0.68粒,MAE为0.27粒,MAPE为1%。该研究的油菜角果表型分析方法操作简单、成本较低,能有效地减少人工测量的误差,提高获取表型信息的可靠性和油菜育种工作的效率,为油菜表型信息的定量化分析提供了一定的参考。

关键词：油菜角果表型图像处理籽粒计数