印刷电路板缺陷检测的实际应用

电路板在我们的日常生活中非常常见,这就使得印刷电路板的缺陷检测显得尤为重要。AOI作为新兴的检测PCB板缺陷的系统,在生产实际中正在被大家熟知并且应用。相较于传统的检测方式,AOI系统比较灵活,无论是在检测时间还是系统运算上,或者是对相关技术人员的要求相较于传统方式都比较有优势,本文就AOI系统在实际中的应用展开讨论,分析并且介绍了在实际应用中的具体细则。     

基于边缘引导的光场图像显著性检测

针对光场图像显著性检测存在检测目标不完整、边缘模糊的问题，本文提出了一种基于边缘引导的光场图像显著性检测方法。利用边缘增强网络提取全聚焦图像的主体图和边缘增强图，结合主体图和焦堆栈图像所提取的特征获得初始显著图，以提高检测结果的准确性和完整性；将初始显著图和边缘增强图通过特征融合模块进一步学习边缘特性的信息，突出边缘细节信息；最后，使用边界混合损失函数优化以获得边界更为清晰的显著图。实验结果表明，本文所提出的网络在最新的光场图像数据集上，F-measure和MAE分别为0.88和0.046，表现均优于现有的RGB图像、RGB-D图像和光场图像显著性检测算法。所提方法能够更加精确地从复杂场景中检测出完整的显著对象，获得边缘清晰的显著图。     

基于 CNN 的彩色图像引导的深度图像超分辨率重建

深度图像表达了三维场景内物体之间的相对距离信息,根据深度图像表达的信息, 人们能够准确的获得物体在空间中的位置以及不同物体之间的相对距离,使得深度图像在立体 视觉等领域有着广泛的应用。然而受 RGB-D 传感器硬件条件的限制,获取的深度图像分辨率 低,无法满足一些具有高精度要求的实际应用的需求。近年来深度学习特别是卷积神经网络 (CNN)在图像处理方面获得了非常大的成功。为此提出了一种基于 CNN 的彩色图像引导的深度 图像超分辨率重建。首先,利用 CNN 学习彩色图像的边缘特征信息与深度图像的深度特征信 息,获得边缘纹理清晰的高分辨率深度图像;再通过不同大小尺寸滤波核的卷积层,进一步优 化深度图像的边缘纹理细节,获得更高质量的高分辨率深度图像。实验结果表明,相较于其他 方法,该方法 RMSE 值更低,重建的图像也能更好的恢复图像边缘纹理细节。     

SSIM度量虚拟视点绘制失真的深度图帧内编码

3D视频中深度编码的性能主要取决于绘制视点的主观质量,传统的失真测度方法———均方误差(MSE)不能很好地体现人眼视觉(HVS)特性。提出了一种基于结构相似度(SSIM)度量的虚拟视点绘制失真的深度编码方法。通过分析深度编码失真与虚拟视点绘制失真(用SSIM作为失真测度)的关系,建立深度编码引起虚拟视点绘制失真的估计模型。最后将绘制失真估计模型应用到基于SSIM的感知率失真优化(RDO)框架中,以此指导深度编码的最优模式选择。实验结果表明,所提方法能够提高SSIM增益,获得更好的绘制视点主观质量,有效减少绘制视点中物体边界的失真和伪影。     

泰兴光学与GGC收购美国第二大眼镜零售连锁店——亚洲最大眼镜框架制造商与提供最优品质的眼镜零售商之强强联合

2004年12月3日，全球著名眼镜框架综合制造、分销商泰兴光学集团有限公司宣布签订一项协议，收购美国第二大眼镜零售连锁店Eye Care Centers Of America （ECCA)56％的控股权，ECCA为美国第二大眼镜零售连锁店与33个州俣作，共经营378家店铺，此协议是由泰兴光学和Golden Gate Capital（GGC）共同合作签订，     

基于语义导向的光场图像深度估计

光场图像的深度估计是3维重建、自动驾驶、对象跟踪等应用中的关键技术。然而,现有的深度学习方法忽略了光场图像的几何特性,在边缘、弱纹理等区域表现出较差的学习能力,导致深度图像细节的缺失。该文提出了一种基于语义导向的光场图像深度估计网络,利用上下文信息来解决复杂区域的不适应问题。设计了语义感知模块的编解码结构来重构空间信息以更好地捕捉物体边界,空间金字塔池化结构利用空洞卷积增大感受野,挖掘多尺度的上下文内容信息;通过无降维的自适应特征注意力模块局部跨通道交互,消除信息冗余的同时有效融合多路特征;最后引入堆叠沙漏串联多个沙漏模块,通过编解码结构得到更加丰富的上下文信息。在HCI 4D光场数据集上的实验结果表明,该方法表现出较高的准确性和泛化能力,优于所比较的深度估计的方法,且保留较好的边缘细节。     

基于双重迭代的零样本低照度图像增强

针对低光照条件下拍摄图像质量低下的问题,该文提出一种基于双重迭代的零样本低照度图像增强方法。其外层迭代通过卷积神经网络估计增强参数,再由内层迭代进行图像增强,增强结果进一步用于计算损失函数并反馈更新外层的参数估计网络,最终通过多轮迭代生成高质量的图像。在该框架下,还设计了多尺度增强系数估计模块、基于注意力的像素级大气光估计模块,并提出了基于亮度对比度、大气光、颜色均衡以及图像平滑性先验的无监督损失函数。大量实验结果表明,该方法可有效将低光照图像增强为高质量的清晰图像,其性能优于现有的同类方法。同时该方法基于零样本学习,不需任何训练数据集,具有良好的普适性。     

纹理边缘引导的深度图像超分辨率重建

目的 深度图像作为一种普遍的3维场景信息表达方式在立体视觉领域有着广泛的应用。Kinect深度相机能够实时获取场景的深度图像,但由于内部硬件的限制和外界因素的干扰,获取的深度图像存在分辨率低、边缘不准确的问题,无法满足实际应用的需要。为此提出了一种基于彩色图像边缘引导的Kinect深度图像超分辨率重建算法。方法 首先对深度图像进行初始化上采样,并提取初始化深度图像的边缘;进一步利用高分辨率彩色图像和深度图像的相似性,采用基于结构化学习的边缘检测方法提取深度图的正确边缘;最后找出初始化深度图的错误边缘和深度图正确边缘之间的不可靠区域,采用边缘对齐的策略对不可靠区域进行插值填充。结果 在NYU2数据集上进行实验,与8种最新的深度图像超分辨率重建算法作比较,用重建之后的深度图像和3维重建的点云效果进行验证。实验结果表明本文算法在提高深度图像的分辨率的同时,能有效修正上采样后深度图像的边缘,使深度边缘与纹理边缘对齐,也能抑制上采样算法带来的边缘模糊现象;3维点云效果显示,本文算法能准确区分场景中的前景和背景,应用于3维重建等应用能取得较其他算法更好的效果。结论 本文算法普遍适用于Kinect深度图像的超分辨率重建问题,该算法结合同场景彩色图像与深度图像的相似性,利用纹理边缘引导深度图像的超分辨率重建,可以得到较好的重建结果。     

融合一致性与差异性约束的光场深度估计

光场图像深度估计是光场三维重建、目标检测、跟踪等应用中十分关键的技术.虽然光场图像的重聚焦特性为深度估计提供了非常有用的信息,但是在处理遮挡区域、边缘区域、噪声干扰等情况时,光场图像深度估计仍然存在很大的挑战.因此,提出了一种基于极平面图(Epipolar plane image,EPI)斜线像素一致性和极平面图区域差异性的深度估计算法用于解决遮挡和噪声问题.EPI斜线像素的一致性采用旋转线性算子(Spinning linear operator,SLO)的颜色熵度量,能够提高深度图边缘的准确性以及抗噪能力;EPI区域的差异性采用旋转平行四边形算子(Spinning parallelogram operator,SPO)的卡方x2度量,能够提高深度图深度渐变区域的准确性,并使用置信度加权的方法将两种度量进行融合,可以减少遮挡区域和噪声的干扰.另外,充分利用像素邻域的颜色相似性,使用引导保边滤波器和马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)全局优化策略进行后处理,进一步减少深度图的边缘错误,得到遮挡边缘准确的深度图.在HCI光场数据集上进行了实验,并与经典光场深度估计算法进行了对比,结果表明该算法在主观质量和客观指标两方面都有明显提升.     

融合一致性与差异性约束的光场深度估计

光场图像深度估计是光场三维重建、目标检测、跟踪等应用中十分关键的技术.虽然光场图像的重聚焦特性为深度估计提供了非常有用的信息,但是在处理遮挡区域、边缘区域、噪声干扰等情况时,光场图像深度估计仍然存在很大的挑战.因此,提出了一种基于极平面图(Epipolar plane image,EPI)斜线像素一致性和极平面图区域差异性的深度估计算法用于解决遮挡和噪声问题.EPI斜线像素的一致性采用旋转线性算子(Spinning linear operator,SLO)的颜色熵度量,能够提高深度图边缘的准确性以及抗噪能力;EPI区域的差异性采用旋转平行四边形算子(Spinning parallelogram operator,SPO)的卡方x2度量,能够提高深度图深度渐变区域的准确性,并使用置信度加权的方法将两种度量进行融合,可以减少遮挡区域和噪声的干扰.另外,充分利用像素邻域的颜色相似性,使用引导保边滤波器和马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)全局优化策略进行后处理,进一步减少深度图的边缘错误,得到遮挡边缘准确的深度图.在HCI光场数据集上进行了实验,并与经典光场深度估计算法进行了对比,结果表明该算法在主观质量和客观指标两方面都有明显提升.