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为了解决利用传统的机器学习方法来检测带纹理透明塑料裂痕的检测精度和识别率不高的问题,提出一种改进的基于区域的全卷积网络(Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN)检测方法,通过对R-FCN中的残差网络(Residual Network,ResNet)特征提取网络进行混合尺度感受野融合处理,弥补了原网络对微小裂痕敏感度不高的缺点。实验表明,改进后的R-FCN检测方法的裂痕检测精度比基于传统机器学习支持向量机(Support Vector Machine,SVM)检测方法的裂痕检测准确率高20%左右,比未改进的R-FCN检测方法的检测准确率高8%,证明了该方法的有效性。 相似文献
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STL模型文件只有点云数据,其建模坐标系的位置姿态在建模时便已确定。针对在建模后修改其建模坐标系位姿困难的问题,结合Qt与OpenGL开发平台,开发出一套面向STL点云模型的交互式位姿调整系统。该系统以STL模型文件的点云数据作为基础图元操作对象,通过交互式的手段构造出新的辅助性图元,利用这些新的辅助性图元完成调整STL模型建模坐标系的位姿调整工作,并重新导出调整后的STL 模型文件。简单介绍系统中各组成模块后,对其中的一些关键性技术进行详细的论述,最后通过两个典型的调姿例子验证了系统的可靠性。 相似文献
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