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基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测算法综述

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光学精密工程 2024年第6期32卷 868-900页

作者：刘玉淇吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106

太阳能电池片(Photovoltaic,PV)表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首... 详细信息

太阳能电池片(Photovoltaic,PV)表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首先,阐述了太阳能电池片表面成像方式,列举了典型缺陷类型。然后重点分析了基于传统机器视觉算法及基于深度学习算法进行太阳能电池片表面缺陷检测的原理。将传统机器视觉算法分为图像域分析法、变换域分析法进行综述;从无监督学习、有监督学习和弱监督及半监督学习三个方面分别概述了近几年来基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测的研究现状。对太阳能电池片表面缺陷检测各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点。随后,介绍了9种太阳能电池片表面缺陷图像数据集及缺陷检测性能评价指标。最后,系统总结了太阳能电池片缺陷检测常见的关键问题及其解决方法,对太阳能电池片表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。

关键词：太阳能电池缺陷检测机器视觉深度学习检测网络

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基于深度学习的三维点云处理方法研究进展

中国激光 2024年第5期51卷 135-157页

作者：吴一全陈慧娴张耀南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106

随着传感器技术的不断发展,三维点云被广泛应用于自动驾驶、机器人、遥感、文物修复、增强现实、虚拟现实等领域的视觉任务中。然而,直接应用收集到的海量原始点云数据得到的效果不佳,因此,基于深度学习的点云处理方法受到了越来越多的... 详细信息

随着传感器技术的不断发展,三维点云被广泛应用于自动驾驶、机器人、遥感、文物修复、增强现实、虚拟现实等领域的视觉任务中。然而,直接应用收集到的海量原始点云数据得到的效果不佳,因此,基于深度学习的点云处理方法受到了越来越多的关注和研究。本文综述了近6年来基于深度学习的三维点云处理方法的研究进展。首先给出了三维点云的基本概念和获取方式,简述了4种点云处理任务;然后针对点云去噪和滤波、点云压缩、点云超分辨率以及点云修复-补全-重建任务,重点阐述了相应的深度学习方法的原理,并分析了其优缺点;随后介绍了22种点云数据集和4类评价指标,同时给出了性能对比结果;最后探讨了点云处理方法目前存在的问题,并对未来的研究趋势进行了展望。

关键词：深度学习三维点云处理点云去噪点云压缩点云修复

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基于深度学习的小目标检测基准研究进展

电子学报 2024年第3期52卷 1016-1040页

作者：童康吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106

小目标检测是计算机视觉中极具挑战性的任务.它被广泛应用于遥感、交通、国防军事和日常生活等领域.相比其他视觉任务,小目标检测的研究进展相对缓慢.制约因素除了学习小目标特征的内在困难,还有小目标检测基准,即小目标检测数据集的稀... 详细信息

小目标检测是计算机视觉中极具挑战性的任务.它被广泛应用于遥感、交通、国防军事和日常生活等领域.相比其他视觉任务,小目标检测的研究进展相对缓慢.制约因素除了学习小目标特征的内在困难,还有小目标检测基准,即小目标检测数据集的稀缺以及建立小目标检测评估指标的挑战.为了更深入地理解小目标检测,本文首次对基于深度学习的小目标检测基准进行了全新彻底的调查.系统介绍了现存的35个小目标数据集,并从相对尺度和绝对尺度(目标边界框的宽度或高度、目标边界框宽高的乘积、目标边界框面积的平方根)对小目标的定义进行全面总结.重点从基于交并比及其变体、基于平均精度及其变体以及其他评估指标这3方面详细探讨了小目标检测评估指标.此外,从锚框机制、尺度感知与融合、上下文信息、超分辨率技术以及其他改进思路这5个角度对代表性小目标检测算法进行了全面阐述.与此同时,在6个数据集上对典型评估指标(评估指标+目标定义、评估指标+单目标类别)下的代表性小目标检测算法进行性能的深入分析与比较,并从小目标检测新基准、小目标定义的统一、小目标检测新框架、多模态小目标检测算法、旋转小目标检测以及高精度且实时的小目标检测这6个方面指出未来可能的发展趋势.希望该综述可以启发相关研究人员,进一步促进小目标检测的发展.

关键词：小目标检测深度学习小目标评估指标小目标数据集小目标定义小目标检测基准

基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法研究进展

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仪器仪表学报 2024年第3期45卷 286-305页

作者：刘传洋吴一全刘景景南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 池州学院机电工程学院池州247000

输电线路金具的表面锈蚀作为常见的缺陷类型,是危害输电线路安全运行的重要隐患之一,如何快速、准确地发现锈蚀的金具设备并进行修复是线路巡检运维工作亟待解决的问题。本文综述了近十年来基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法的研... 详细信息

输电线路金具的表面锈蚀作为常见的缺陷类型,是危害输电线路安全运行的重要隐患之一,如何快速、准确地发现锈蚀的金具设备并进行修复是线路巡检运维工作亟待解决的问题。本文综述了近十年来基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法的研究进展。首先简述了基于传统图像处理的金具锈蚀缺陷检测流程;然后按照基于传统图像处理、深度学习方法概述了金具设备锈蚀缺陷检测,重点阐述了基于深度卷积神经网络的目标检测和语义分割算法在输电线路金具锈蚀缺陷检测中的应用;随后介绍了基于深度学习的金具锈蚀缺陷检测自建数据集以及性能评价指标;最后指出了基于深度学习的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法目前存在的问题,并对未来研究工作进行了展望。

关键词：金具锈蚀缺陷图像处理深度学习目标检测语义分割

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基于DFECANet的遥感图像飞机目标检测方法

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电子测量与仪器学报 2024年第2期38卷 19-29页

作者：单慧琳吕宗奎付相为胡宇翔段修贤张银胜无锡学院电子信息工程学院无锡214105 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对现有的遥感图像目标检测方法中对小尺寸飞机目标的检测精度不高、特征信息传递不准确、信息交互不充分等问题,提出了一种基于可辨别特征提取和上下文感知的遥感图像飞机目标检测方法。设计了以可辨别特征提取模块为主体的主干网络,... 详细信息

针对现有的遥感图像目标检测方法中对小尺寸飞机目标的检测精度不高、特征信息传递不准确、信息交互不充分等问题,提出了一种基于可辨别特征提取和上下文感知的遥感图像飞机目标检测方法。设计了以可辨别特征提取模块为主体的主干网络,用以加强对多尺度飞机目标的特征提取;引入自适应特征增强模块,选择性关注小目标、优化特征信息的传递与信息交互;并设计了特征融合上采样模块对特征图进行上采样操作,用以提升高层语义信息的准确性。在DOTAv1数据集上的检测精度达到了95.2%,相较于YOLOv5s、SCRDet、ASSD等主流算法,飞机目标的检测精度提高了3.7%~18%。此外,该方法的检测速度以及模型参数量分别为147 fps和13.4 M,相较于当前主流算法具备较强的竞争力,满足在遥感背景下对飞机目标的实时检测需求。

关键词：图像处理目标检测多尺度特征融合遥感图像特征上采样

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深空通信长无模糊距离高精度再生测距码设计

航空学报 2024年第12期45卷 158-168页

作者：奚雅楠党小宇李赛南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 杭州电子科技大学电子信息学院杭州310018

在低信噪比环境中及极远测距范围内获得高精度距离测量量是深空测距面临的挑战。再生测距系统通过在航天器中将测距码再生,可将下行链路信噪比提升约30dB,从而解决低信噪比问题,但是已知测距码的无模糊测距距离难以满足未来深空测距需... 详细信息

在低信噪比环境中及极远测距范围内获得高精度距离测量量是深空测距面临的挑战。再生测距系统通过在航天器中将测距码再生,可将下行链路信噪比提升约30dB,从而解决低信噪比问题,但是已知测距码的无模糊测距距离难以满足未来深空测距需要。通过对复合函数与测距误差的关系进行系统分析,提出通过改变复合函数降低测距误差的方法,并用m序列及新复合函数设计新测距码。共设计8个新测距码,测距误差方差比已知测距码降低0.28~3.78dB,无模糊测距距离从7.5×10^(4)km提升至117×10^(4)~17884×10^(4)km,扩展了15~2384倍。其中包含一种直流分量为0的完全均衡的测距码。仿真结果表明:新测距码能为未来深空通信及深空探测提供更远距离内更高精度的距离测量支撑。

关键词：深空通信再生测距伪随机测距码 m序列无模糊距离测距精度

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基于级联的多尺度特征融合残差去噪网络

计算机科学 2024年

作者：郭业才胡晓伟毛湘南南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院电子信息工程学院

针对图像去噪特征提取单一化以及特征利用率低，不能生成更清晰图像的问题，提出了级联多尺度特征融合残差真实图像去噪网络。该网络双分支自适应密集残差块采用双路非对称扩张卷积扩展图像感受野在水平尺度上选择性地提取丰富的纹理特... 详细信息

针对图像去噪特征提取单一化以及特征利用率低，不能生成更清晰图像的问题，提出了级联多尺度特征融合残差真实图像去噪网络。该网络双分支自适应密集残差块采用双路非对称扩张卷积扩展图像感受野在水平尺度上选择性地提取丰富的纹理特征。在多尺度空间U-Net模块中利用多尺度空间融合块增强网络对图像整体结构的学习能力，学习不同层次的信息，获取基于图像空间和上下文信息的多级特征。跳跃连接促进结构之间的参数共享，使不同尺度的特征充分融合，保证信息的完整性。最后，采用双残差学习构建出清晰的去噪图像。结果表明，该算法在真实噪声数据集(DND和SIDD)上峰值信噪比分别为39.68dB和39.50dB，结构相似性分别为0.953和0.957，优于主流去噪算法。所提算法在增强去噪性能的同时也保留了更详细的信息，使图像质量进一步提升。

关键词：图像去噪真实噪声卷积神经网络多尺度特征融合密集残差

多任务联合学习下的复杂天气航拍图像目标检测算法

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计算机工程与应用 2024年

作者：王新蕾王硕翟嘉政肖瑞林廖晨旭南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院电子信息工程学院

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题，提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO（Context-Guided and Prompt-based YOLOv8）。构建一个多任务联合学习的检测网络，通过双分支结构达到平衡... 详细信息

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题，提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO（Context-Guided and Prompt-based YOLOv8）。构建一个多任务联合学习的检测网络，通过双分支结构达到平衡图像检测和恢复的任务。提出基于提示学习的跨层注意力加权图像去噪分支，指导网络利用退化提示重构清晰的图像；模型主干设计基于上下文的残差采样模块，集成卷积注意力机制，综合目标的局部和全局信息；采用可分离大核多尺度特征提取模块，处理网络多尺度特征；引入小目标的专用检测头，增强小目标的检测精度。实验结果表明，在参数量仅为基线模型60%的情况下，该模型的检测精度提高了2.4%，平均精度(mAP)提高了2.04%，模型检测效果优于其他经典模型，具备卓越的性能。

关键词：多任务学习目标检测无人机图像复杂天气提示学习去噪模型

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无人机视角下车牌特征重建与分割算法

计算机工程与应用 2024年

作者：王新蕾肖瑞林廖晨旭王硕陈辉南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院电子信息工程学院

针对无人机视角下车牌图像受限于摄像头分辨率和运动模糊而导致车牌识别准确率低的问题，提出了一种车牌特征重建与分割算法ZoominNet。设计对抗感知图像重建子网(APIR)，重建无人机捕获图像中退化的高频细节信息，增大图像分辨率；构建... 详细信息

针对无人机视角下车牌图像受限于摄像头分辨率和运动模糊而导致车牌识别准确率低的问题，提出了一种车牌特征重建与分割算法ZoominNet。设计对抗感知图像重建子网(APIR)，重建无人机捕获图像中退化的高频细节信息，增大图像分辨率；构建与APIR并行的跨层编解码特征融合子网(CEDF)，使用跳跃连接的编码器-解码器结构，将编码器提取的浅层纹理特征与解码器恢复的深层语义特征相融合；在骨干网络设置了针对车牌特征的特征强化引导模块(FEGM)，采用残差密集连接机制提升网络对车牌特征的提取能力并缩减网络规模；设计和应用聚焦感知模块(FPM)优化车牌特征重建效果。实验结果表明，在退化的CRPD公开数据集上，ZoominNet模型较YOLOv8m模型在识别准确率指标上提高了15.67%，参数量仅为YOLOv8s模型的9.8%。这一研究成果对于无人机低空车牌识别的应用落地具有重要推进价值。

关键词：无人机图像车牌分割信息融合特征重建车牌识别