LBP与低秩分解的网状织物纹理缺陷检测方法

针对网状织物纹理复杂,缺陷检测难度大的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)与低秩稀疏矩阵分解的网状织物纹理缺陷检测方法.首先,采用等价旋转不变的局部二值模式算法提取网状织物纹理特征,获得纹理特征矩阵;其次,根据纹理特征矩阵构建低秩稀疏分解模型;最后,通过最佳阈值分割算法对网状织物低秩稀疏分解产生的显著图进行分割.实验结果表明,与K-奇异值分解(K-SVD)算法相比,该方法的平均准确率达到89.94%,平均召回率达到93.88%,分类总正确率达到92%以上。     

基于改进DeepLabV3+的铣床碎屑图像分割方法

针对铣床碎屑形状不规则导致图像分割中碎屑轮廓不清晰、分割精度低的问题,本文提出一种改进的DeepLabV3+铣床碎屑分割算法。首先在DeepLabV3+的Xcepetion模块中嵌入通道与空间注意力机制(convolutional block attention module, CBAM)模型,优化通道的权重和位置信息,加强碎屑图像区域的特征学习;其次将DeepLabV3+的空洞空间卷积池化金字塔(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)模块改为密集连接(dense conolutional network, DenseNet)方式,增大碎屑图像特征点的感受野,提升铣床碎屑图像特征的复用效率;最后在解码过程中采用多尺度自适应特征融合方法,聚合多尺度特征作为解码器的输入特征,提高碎屑图像分割的精度与鲁棒性。实验结果表明,本文算法优于其他分割算法,改进后算法相比DeepLabV3+,像素准确率提高0.026,平均交并比(mean intersection over union,MIOU)提高0.020,F₁值提高了0.013。     

三维立体打印机成形人工骨支架

迄今已开发了不少比较成熟的骨支架制作技术。但是这些技术都还存在一定的缺陷,还没有真正的实用方法用于临床。快速成形技术由于具有快速性和高度柔性的优点,在骨支架制造方面有广泛的应用前景。就3DP法成形骨支架的若干技术进行了一些探讨。     

基于联合稀疏变换学习的工件去噪方法研究

针对视觉测量中给光好坏会直接影响工件检测精度和效率的问题,提出了一种基于联合稀疏变换学习对不同光源下工件图像去噪的方法。该方法首先从噪声图像中提取噪声图像块,通过稀疏编码和稀疏变换更新交替运算对噪声图像块进行内部聚类变换学习;然后计算每个噪声图像块中聚类信号的稀疏水平,并选择最小稀疏水平作为该去噪块的稀疏水平;最后对去噪块进行聚类并用最后一次迭代去噪块的均值估计去噪图像。实验结果表明,提出的方法对不同光源下工件图像的去噪效果和计算速度均优于其他算法,具有较好的去噪性能。     

LBP与低秩分解的网状织物纹理缺陷检测方法

针对网状织物纹理复杂,缺陷检测难度大的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)与低秩稀疏矩阵分解的网状织物纹理缺陷检测方法.首先,采用等价旋转不变的局部二值模式算法提取网状织物纹理特征,获得纹理特征矩阵;其次,根据纹理特征矩阵构建低秩稀疏分解模型;最后,通过最佳阈值分割算法对网状织物低秩稀疏分解产生的显著图进行分割.实验结果表明,与K-奇异值分解(K-SVD)算法相比,该方法的平均准确率达到89.94%,平均召回率达到93.88%,分类总正确率达到92%以上。     

基于相长干涉的无线传感器网络数据收集

为延长无线传感器网络的生命周期,提高数据收集的可靠性,提出一种基于相长干涉的无线传感器网络低功耗可靠数据收集协议。利用时分多址技术对网络中的节点分配时隙,采用感知节点轮询发起相长干涉的网络洪泛的方式实现数据收集。针对时分多址技术需要的时间同步要求,改进现有的隐式全局时间同步算法,来保证节点轮询发起相长干涉网络洪泛的时间对齐。利用丢包重传机制来实现可靠性。仿真和测试平台实验结果均表明,能够实现几乎100%的数据收集,能量效率约为CTP的2.2倍,大幅度提高网络的生命周期、可靠性。     

ATOM多注意力融合工件跟踪方法研究北大核心CSCD

针对工业生产复杂环境下,工件跟踪鲁棒性差且精确度低的问题,本文提出了一种基于重叠最大化精确跟踪算法(accurate tracking by overlap maximization,ATOM)的多注意力融合工件跟踪算法。该算法采用ResNet50为骨干网络,首先融入多注意力机制,使得网络更关注目标工件的关键信息;其次,使用注意力特征融合(attentional feature fusion,AFF)模块融合深层特征与浅层特征,更好地保留目标工件的语义与细节信息,以适应工业生产复杂多变的环境;最后将骨干网络第3层和第4层特征送入CSR-DCF分类器中,对得到的响应图进行融合,用以获取目标工件的粗略位置,通过状态估计网络获取精确目标框。实验表明,本文算法在OTB-2015数据集上的成功率(Success)与准确率(Precision)分别达到67.9%和85.2%;在VOT-2018数据集上的综合评分达到0.434,具有较高的精度和鲁棒性;在CCD工业相机拍摄的目标工件序列上,进一步验证了本文算法能高效应对工件跟踪过程中的常见挑战。     

基于注意力机制的多方向文本检测

针对多方向排列的文本因其尺度变化大、复杂背景干扰而导致检测效果仍不甚理想的问题,本文提出了一种基于注意力机制的多方向文本检测方法。首先,考虑到自然场景下干扰信息多,构建文本特征提取网络(text feature information ResNet50,TF-ResNet),对图像中的文本特征信息进行提取;其次,在特征融合模型中加入文本注意模块(text attention module, TAM),抑制无关信息的同时突出显示文本信息,以增强文本特征之间的潜在联系;最后,采用渐进扩展模块,逐步融合扩展前部分得到的多个不同尺度的分割结果,以获得精确检测结果。本文方法在数据集CTW1500、ICDAR2015上进行实验验证和分析,其F值分别达到80.4%和83.0%,比次优方法分别提升了2.0%和2.4%,表明该方法在多方向文本检测上与其他方法相比具备一定的竞争力。     

注意力机制优化 RetinaNet 的密集工件检测方法研究

针对密集工件存在相似度高、排列无序的特性导致检测难度大的问题,提出了一种注意力机制优化RetinaNet的密集工件检测方法。首先将注意力机制引入到RetinaNet主干特征提取网络以减少干扰物对检测效果的影响,提高神经网络的特征提取能力;然后利用Soft-NMS构建新的预测框提高重叠定位精度;最后通过迁移学习的方法训练数据集,提高模型训练效率。在密集工件数据集上验证该方法的有效性,实验结果表明,改进后的方法检测精度达到了98.11%,相较于改进前提高了2.59%,单张图片检测速度达到了0.026 s,该方法能够满足实际工业生产过程中精准检测工件的目的,在保证速度的同时降低了漏检率和误检率。     

三维立体打印机的成形技术

三维立体打印机是根据普通的喷墨打印机改制而成，从而实现了工程中的可视化设计。涉及正在研制的三维立体打印机的成形技术，提供了一种解决喷头堵塞方法。同时对三维立体打印机成形工件过程进行了简要说明。