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一种管道波纹补偿器轴向尺寸检测方法
一种管道波纹补偿器轴向尺寸检测方法,涉及一种管道波纹补偿器轴向尺寸检测方法,包括:标定CCD相机工作角度以及工作距离;选取背景光源,进行波纹补偿器打光,突出波纹补偿器波纹管边缘部分;在PC端对波纹补偿器进行高斯滤波平滑处理;应用Sobel算子提取波纹补偿器轮廓边缘;应用Otsu算子对灰度化后的图像进行阈值分割;经孔洞填充处理后得到目标灰度值为1、背景灰度值为0的理想二值化图像;对理想二值化图像进行倾斜校正;计算所需特征点的横纵坐标差的绝对值;利用波纹补偿器工作时,接管部分由于管壁较厚,尺寸是基本不会发生变化,故此将接管尺寸作为参考尺寸计算波纹补偿器轴向整体尺寸以及相邻波纹间的轴向尺寸。解决由于波纹补偿器波纹之间不均匀性程度过大造成工业管道中波纹补偿器损坏的问题。
一种基于Mask R-CNN的斑马鱼形态学分类方法
本发明涉及一种基于Mask R-CNN的斑马鱼形态学分类方法,应用于斑马鱼形态学分类领域,针对现有斑马鱼形态学观察方法非常耗时且评价标准不明确的问题,本发明首先获取斑马鱼幼鱼形貌表型图像数据;使用imgaug进行数据扩增,搭建Mask R-CNN实例分割网络对数据集进行训练,将训练好的模型用于斑马鱼幼鱼形貌图像的识别及形态学分类。与现有方法相比,本发明可实现对斑马鱼幼鱼形貌图像的快速识别和分类,完成对斑马鱼幼鱼形态学的自动分析,能够有效节约时间成本,帮助降低研究人员的主观判断误差,实用性强、准确率高、普适性强。
一种针对模糊成像环境的印刷品缺陷检测方法
一种针对模糊成像环境的印刷品缺陷检测方法,本发明涉及印刷品缺陷检测技术。为了解决缺陷检测任务中复杂环境和镜头畸变所导致的误检和漏检问题。基于机器视觉的表面缺陷检测技术被广泛应用,然而高精度的印刷产品表面缺陷检测依赖于高质量的图像。在目标快速移动、相机摇晃、失焦等影响下,相机捕捉的图像会有一定程度的模糊和失真,从根本上阻碍了印刷品缺陷检测精度的提升。本发明提出一种针对模糊成像环境的印刷品缺陷检测方法。实验表明,该方法可以有效地提升图像的清晰度和缺陷检测的鲁棒性,减少复杂环境和镜头畸变所导致的误检和漏检情况。本发明主要应用于模糊成像环境的印刷品缺陷检测。
农情监测关键技术方法
本发明涉及农情监测技术领域,具体涉及农情监测关键技术方法;包括以下步骤:S1、图像获取:通过遥感获取作物叶片图像,S2、对病害图像进行预处理:病害图像的去遮挡,S3、病害图像的加工处理:增强病害图像;本发明从原始病害图像中分出的病害叶片区去除了遮挡信息,使得病害图像尺寸变小的同时保病害叶片的完整性,通过增强病害图像,使得病害图像的灰度分布均匀,增强病害图像中病斑的更多细节,改善病斑视觉效果,从病斑图像提取了纹理特征,将获取的病斑图像的纹理特征与存储的病斑特征进行对比,确定作物叶片的病害名称,根据作物的病害名称,对作物进行施药防害,能够有效的实现对作物的防害。
一种架空输电线路巡检机器人障碍物检测方法
本发明公开了一种架空输电线路巡检机器人障碍物检测方法,通过视频采集传感器对机器人行走地线上的障碍物进行实时检测,采用视觉特征分析算法与深度神经网络模型相结合的方式,先基于轮廓特征对机器人前方地线上有无障碍物进行预判断,再使用基于卷积神经网络的目标检测模型检测障碍物的类别与位置,最后对存在的障碍物进行测距,辅助机器人采取不同的越障动作自主越障。本发明采用有无障碍物预判断模块以及基于地线轮廓特征的有无障碍物判断算法,可以高精确地检测到地线边缘的突变,对未知类型异常障碍物的检测有很好的鲁棒性,避免了深度神经网络长时间运行推理,显著地减少了计算资源的消耗和提高障碍物的识别效率。
一种用于集成电路制造的数据处理方法
本发明公开了一种用于集成电路制造的数据处理方法,属于电路板检测技术领域;相较于传统的图像检测,激光检测能实现无接触远距离测量,速度快等;利用光学成像设备与线激光检测结合,能构建完整的电路板图像,再与光学图像的配合更加完整的实现精准自动化检测;本发明方法的目的在于将上述检测方法结合之后的具体数据处理提供一种高效便捷的处理方法逻辑,采用不同的算法算例,对不同获取的图像进行预处理、分析、匹配,通过本发明构建的数据处理方法能够更好地整合两部分的数据,更加精准的确定电路板的集成电路板的形状、尺寸、孔位、电路板瑕疵,有助于提高电路板加工效率。
一种基于卷积神经网络的焊点检测方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络模型的焊点检测方法,首先采集PCB焊点数据集并对数据进行预处理,然后对数据进行标注、保存;然后基于计算机视觉,建立神经网络模型;最后利用焊点数据训练集对建立的神经网络模型进行训练,并使用焊点数据测试集对建立的模型进行测试。本发明方法改进了YOLOv3网络结构,通过5个不同尺度的特征检测层来检测焊点目标,提高了目标检测网络对小尺度目标的检测效果;卷积神经网络的损失函数由四部分组成,通过使用多损失函数进行约束可以在不同方面对结果进行优化,保证模型具有很高的精度;改进后的卷积神经网络模型在保证准确率的同时,能够达到实时检测,满足工厂实际生产需求。
一种基于端到端算法的绝缘子缺陷检测的方法
本发明涉及一种基于端到端算法的绝缘子缺陷检测的方法,包括以下步骤:构建绝缘子图像集;S2:通过图像预处理的方法对图像集进行扩充;S3:对扩充后的图像集进行标注;S4:利用图像集分别训练第一检测算法和第二检测算法;S5:获取待检测绝缘子图像,利用训练好的第一检测算法、第二检测算法对待检测绝缘子图像进行检测,获取检测结果。与现有技术相比,本发明提高检测的实时性以及提高了检测速度,从而满足了电力系统实时性的要求。
一种面向夜间图像的无参考质量评价方法
本发明公开了一种面向夜间图像的无参考质量评价方法。首先进行自然场景统计NSS特征提取;然后进行人类视觉感知特征提取;再进行语义特征提取;将NSS特征、人类视觉感知特征和语义特征连接在一起,生成一个综合特征向量来表征图像的整体质量;然后再使用SVR对综合特征向量和数据库提供的主观平均意见分数MOS进行训练,以此得到图像质量分数预测模型。本发明在基于对自然场景统计(NSS)、人脑视觉感知特征和高级语义信息的研究基础上,从图像信息的低中高三层角度出发,设计出了一组新的质量感知特征来表征图像质量。与其他先进的夜间图像评价工作相比,我们所提出方法的整体评价性能更好。
一种多曝光融合图像质量评价方法
本发明公开了一种多曝光融合图像质量评价方法,其从三幅原始图像的梯度图中提取出最大值梯度图,进而得到梯度特征;获取原始图像的梯度图中的像素点的结构张量,并获取多曝光融合图像的梯度图中的像素点的结构张量,通过计算结构张量之间的余弦距离得到结构特征;通过计算原始图像中的每个像素点的曝光度、对比度和饱和度,得到对应的权重图,再利用金字塔融合技术对原始图像上采样生成拉普拉斯金字塔,对权重图上采样生成高斯金字塔,得到伪参考融合图像,进而得到全局感知特征;将梯度特征、结构特征、全局感知特征构成的特征向量作为输入,结合支持向量回归技术,得到客观质量评价预测值;优点是能提高客观评价结果与主观感知的相关性。