基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.     

食品专业创新创业教育与思政教育的耦合研究——评《食品专业创新创业训练》

在“大众创业、万众创新”口号影响下,各大学校都提升了对双创教育的重视程度,注重发展双创意识和能力培养工作,以期切实提升学生的双创能力。食品专业以提升学生的食品制作能力为主要教学目标,其在学校整体教学倾向影响下强化了对学生的创新创业教育。同时,在食品行业飞速发展的今天,业界对校内学生提出了更高要求,他们不仅要熟悉专业领域内的基本知识以及操作流程,还需要不断提升自己的思想政治修养.     

视觉引导划片机轨迹优化算法研究

针对砂轮划片机重复划片会降低芯片的加工精度,甚至损坏芯片的问题,基于Halcon软件平台提出一种提高划片精度的轨迹识别与规划方法。该方法结合了双线性插值和亚像素边缘检测算法,实现了轨迹的识别,进一步规划下次划片轨迹,并且提高划片精度。以被砂轮划片机划片芯片为实验背景,完成了对划片轨迹的识别与规划。实验结果表明,所提出的算法与传统的Canny算法比较,可以有效提高轨迹识别的精度,进而提高划片的精度。     

无痕折叠屏手机Moto Razr 5G

摩托罗拉是最早称霸手机行业的老品牌,虽然现在已经没落了。他们刚刚发布了一款无痕折叠屏手机——Moto Razr 5G。Moto Razr 5G外形走的是复古风,乍一看就像是16年前的Moto RAZR V3。从命名就可以看出是致敬了,同样采用的翻盖式设计,不过Moto Razr 5G的翻盖是升级版的折叠屏翻盖。折叠状态下有块800×600的2.7英寸外屏,不需要翻盖就能快捷地对手机进行一些简单操作。内屏尺寸则是6.2英寸,分辨率为2142×876。刘海屏设计,前置2000万像素镜头。后置4800万像素主摄。     

基于Franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法

为了满足计算机视觉标定与精密测量对图像边缘定位的精确度高和抗噪性强的要求,提出一种基于Franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法。首先,建立亚像素边缘模型,利用各级Franklin矩的卷积来提取图像边缘点的细节特征;然后,依据Franklin矩的旋转不变性原理,分析图像边缘旋转至垂直方向后各级Franklin矩之间的关系,从而确定图像中亚像素边缘的关键参数;最后,根据改进的边缘判断条件,确定图像中的实际亚像素边缘点。大量实验结果表明,与基于Zernike矩的亚像素级算法、基于小波变换与Zernike矩结合的亚像素级算法、基于Roberts算子与Zernike矩结合的亚像素级算法相比,本文提出的基于Franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法速度更快,精度更高且抗噪性强,更好地满足了对于图像边缘定位稳定可靠及高精度测量的要求。     

基于E-SPCM的直线电机动子位置高精度测量方法研究

针对直线电机动子位置测量,引入一种基于扩展采样相位相关法(E-SPCM)的亚像素位移图像检测方法,以提高测量精度和抗干扰性。首先建立了直线电机位置检测系统,通过高速相机实时采集条纹图像序列;其次对条纹图像进行边缘特征提取,利用相位相关得到相邻条纹图像的互功率谱,即动子位置的整像素位移;进而对整像素邻域的互功率谱进行上采样相位相关计算,实现高精度的亚像素位移测量,进一步由系统标定得到实际位移值。对比传统相位相关算法,所采用的方法能够提高测量精度且有很好的噪声抑制性能,最后搭建了实验检测平台,验证了算法的有效性。     

多层像素芯片缪子成像装置中芯片位置校正方法研究

硅像素互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)芯片因具有微米级的位置分辨能力和极高的探测效率等特点,对于径迹精确重建具有举足轻重的作用。通过大面积拼接,能够将硅像素芯片用于μ子成像,但芯片拼接产生的机械误差,以及各层之间的相对位置误差,对μ子重建过程中的位置精度具有明显影响。本文利用μ子通过探测层时产生的观测点,建立了基于μ子径迹直线拟合模型的迭代芯片位置校正算法。通过在GEANT4程序中构建μ子成像探测原型装置,其中包含8个物理探测层,每层拼接了4块硅像素芯片,并添加芯片在x、y方向与旋转角θ三个自由度上的偏移量,模拟了真实情况下的机械误差对重建位置精度的影响。结果显示:该算法可用于芯片真实位置的高精度修正,使芯片位置修正精度小于5μm。