基于机器视觉的导光板缺陷检测方法研究

导光板在无尘车间制造过程中,因现场环境以及 生产治具的影响,不可避免的出现各种各样的缺 陷,造成产品质量的严重下降。针对这种问题,根据导光板的光学特性、缺陷形成原理及特 征,本文提出 一种基于机器视觉的导光板缺陷检测的方法。首先,根据导光板的导光点分布特性,提出了 基于密度的自 动分区算法;其次,针对不同分区,分别设计一个高斯双方向导数滤波器对导光板图像进行 卷积操作,并 利用在两个大小不一的均值滤波基础上做差,以去除正常导光点的干扰,获得缺陷增强图像 ;进而,利用 二值化阈值操作提取疑似缺陷连通区域,并在分析其区域特征基础上确认是否为缺陷,再加 以分类;最 后,在工业现场采集的导光板图像基础上,进行了大量的实验。实验结果表明,针对亮点、 压伤和线刮伤 缺陷具有较高的检测精度,基本可以满足工业检测要求。     

基于多方向Gabor滤波的导光板轻微线刮伤检测方法研究

导光板在加工、运输等生产过程,不可避免地会出 现各种缺陷,特别是轻微线刮伤,利用现有算法 无法准确提取缺陷区域。本文在分析导光板轻微线刮伤产生原因、成像特征的基础上,提出 了一种基于多 方向Gabor滤波和亚像素分析的导光板轻微线刮伤检测方法。首先,为了突出缺陷区域,设 计了一个多方 向的Gabor滤波器;进而,利用亚像素图像分析方法,准确将疑似缺陷区域从背景图中分割 出来;最后, 分析区域形状特征,准确提取轻微线刮伤缺陷。实验结果表明,该算法的运行效率和准确率 高,稳定性、鲁棒性强,能够有效检测轻微线刮伤。     

基于改进U-Net网络的腺体细胞图像分割算法

针对腺体图像在自动分割过程中由于多尺度目标和信息丢失影响导致准确率降低的问题,文中采用了一种引入注意力模块的全卷积神经网络模型。该模型遵循编码器-解码器结构,在编码网络中用空洞残差卷积层代替原有的普通卷积层,并添加空洞金字塔池;再在解码网络中加入注意力模块,使模型输出高分辨率特征图,提高对多尺度目标的分割精度。实验结果表明,提出的网络模型参数少分割精度高,对腺体图像的平均分割精度高达89.7%,具有较好的鲁棒性。     

基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法

基于卷积神经网络的图像篡改检测算法利用卷积神经网络的学习能力可以实现不依赖于单一图像属性的图像篡改检测,弥补传统图像篡改检测方法依赖单一图像属性、适用度不高的缺陷。利用深层多神经元的单一网络结构的图像篡改检测算法虽然可以学习更高级的语义信息,但检测定位篡改区域效果并不理想。该文提出一种基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法,在卷积神经网络所展示出来的普遍特性的基础上进一步探究其深层次的特性,利用浅层稀神经元的级联网络结构弥补以往深层多神经元的单一网络结构在图像篡改检测中的缺陷。该文提出的检测算法由级联卷积神经网络和自适应筛选后处理两部分组成,级联卷积神经网络实现分级式的篡改区域定位,自适应筛选后处理对级联卷积神经网络的检测结果进行优化。通过实验对比,该文算法展示了较好的检测效果,且具有较高的鲁棒性。     

一种基于高效残差分解网络的车道线检测方法

为提升自动驾驶系统车道线检测的速度,提出了一种利用卷积神经网络进行特征提取,结合分类网络实现多车道线虚实线分类的方法。使用高效残差分解网络(efficient residual factorized ConvNet,ERFNet) 对图像进行卷积操作和下采样,采用无瓶颈一维卷积残差结构,利用纵、横两个方向一维卷积穿插提升非线性函数的泛化性能,依据可变填充比获得多尺度上下文信息完成图像特征提取。基于反卷积与上采样结果进行特征解码,恢复原图像尺度并输出分割后的图像。相较于传统语义分割算法,本方法可减少大量特征参数,增强模型的学习能力,在提升检测速度的同时保证检测精度。在直行、转弯、上坡、下坡,道路颠簸,光照不均匀等工况下的仿真测试实验表明,本文方法检测精度可达到95.14%,检测速度较主流算法有较好提升。     

DDAC：面向卷积神经网络图像隐写分析模型的特征提取方法

针对基于卷积神经网络的图像隐写分析方法中使用人工设计的滤波器在特征提取过程中有效性低的问题,提出方向差分自适应组合（DDAC）特征提取方法。在计算中心像素与周围不同方向像素的差分后,使用1×1卷积对方向差分进行线性组合。根据损失对组合参数自适应更新来构建多样化的滤波器,使获取的嵌入信息残差特征更有效。使用截断线性单元提高嵌入信息残差和图像信息残差的比率,加快模型收敛速度并提高残差特征提取能力。实验结果表明,该方法使Ye-net、Yedroudj-net模型的准确率在WOW和S-UNIWARD数据集中提高1.30%～8.21%。与固定和更新参数SRM滤波器方法相比,测试模型在不同隐写数据集中的准确率提高0.60%～20.72%,并且训练过程更稳定。对比其他图像隐写分析模型,DDAC-net具有更高的隐写分析效率。     

基于无监督网络的手机屏幕缺陷分割方法

针对工业上手机屏幕缺陷检测准确度不高,分割精度低等问题,提出一种基于无监督网络的方法,实现手机屏幕的缺陷分割.首先,通过无监督的卷积去噪自编码器构建多尺度特征的图像重构网络,实现从缺陷图像中重构出多层背景纹理图像.然后,将缺陷图像与多层背景重构图像分别进行减法运算,消除背景纹理的影响.最后,通过自适应阈值策略进行分割处理,再将多层分割结果进行融合,提升缺陷分割准确度.为提升重构性能,在网络中结合一种改进的损失函数进行训练.在分割处理中,根据残差图像的像素直方图是单峰的特点,使用三角法进行自适应阈值分割,提升分割精确度.经实验验证,通过本文方法进行手机屏幕的缺陷分割,分割精度达到90.30％,准确度和实时性满足工业要求,并具有实用性.     

基于DCResNet的SAR图像车辆目标识别

合成孔径雷达（SAR）图像自动目标识别中,特征提取和目标分类是两个重要环节。残差网络（ResNet）作为一种较新的卷积神经网络,凭借其对目标特征的自适应学习能力,在SAR图像分类领域表现突出。本文在ResNet基础上,设计出了密集连接型残差网络（DCResNet）,用于SAR图像目标识别。DCResNet在残差模块中增加了跳跃性连接的密度,不仅继承了ResNet的易学习的优点,还加强了特征的传播和利用率。除此之外,DCResNet采用平均池化的方式进行下采样,抑制了SAR图像中噪声对识别精度造成的影响。关于SAR图像目标识别的实验结果证明,本文提出的DCResNet与ResNet、AlexNet相比,不仅具有更快的收敛速度和推理速度,而且目标分类的准确率更高。     

基于一维残差网络的复合绝缘子发热缺陷检测

复合绝缘子在不同缺陷类型下表现出不同的发热特征，基于复合绝缘子中心轴温度数据，提出了一种基于一维残差网络的复合绝缘子发热缺陷检测方法。首先，统计分析复合绝缘子不同缺陷类型下的异常温升范围及位置信息，得到各缺陷类型下的复合绝缘子中心轴温度数据样本集；然后，建立一维残差网络模型，在残差块中引入空洞卷积来扩大感受野，并加入有效通道注意力机制模块（efficient channel attention network, ECA＿Net），提升与缺陷类别相关性较高的特征权重；最后，进行了算例验证及模型对比，同时采用t分布随机紧邻嵌入（t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE）可视化方法，反映模型特征提取的效果。结果表明：该模型能够有效捕捉中心轴线温度数据的空间维度信息，自适应提取类别区分度较大的特征，相较于普通卷积、自编码器（auto encoder, AE）和支持向量机（support vector machine, SVM），其识别准确率得到了提升，具有较好的鲁棒性和泛化能力，实现了端到端的复合绝缘子发热缺陷检测。     

基于改进U-Net网络的甲状腺结节超声图像分割方法

针对甲状腺结节尺寸多变、超声图像中甲状腺结节边缘模糊导致难以分割的问题,该文提出一种基于改进U-net网络的甲状腺结节超声图像分割方法.该方法首先将图片经过有残差结构和多尺度卷积结构的编码器路径进行降尺度特征提取;然后,利用带有注意力模块的跳跃长连接部分对特征张量进行边缘轮廓保持操作;最后,使用带有残差结构和多尺度卷积...     

基于CMMI的PDM设计

为了提供目前产品数据管理(Product Dato Management,PDM)系统对产品开发过程管理的控制能力,实现产品开发过程中的实时测量与监控,提高管理质量,结合能力成熟度模型(Capability Maturity Model Integration,CMMI)在软件领域的成功经验,适应硬件产品开发领域的需要,在介绍了CMMI的主要思想之后,重点论述了以CMMI为基础定制企业PDM系统的可能性。对产品开发框架进行了分析,提出了基于CMMI的PDM系统概要设计模型。     

通信与计算机领域伪代码一致性审查研究

通信、计算机领域的发明专利审查过程中,针对权利要求书中涉及伪代码的情形存在不同的审查观点.在对伪代码与自然语言、标记性程序语言进行辨析,以及对现行发明专利审查规范进行分析溯源的基础上,提出应站在技术人员的角度,按专利审查的一般标准,判断其是否符合专利申请的撰写规定和授权条件,权利要求是否清晰,再进行一致性审查的建议,对其他领域类似情形的发明专利审查具有借鉴意义.     

基于片上可编程系统的视频车辆跟踪技术研究

针对目前具体产品中算法实现复杂且基于计算机(PC)平台的纯软件环境等问题.提出了一种视频车辆跟踪的嵌入式实现方法.利用可编程片上技术,使得视频检测摆脱PC平台的依赖.以Nios Ⅱ软核处理器和外设知识产权(IP)核为硬件平台,结合模拟/数字信号转换(A/D)和数字/模拟信号转换(D/A)的视频接口,以μC/OS为操作系...     

基于CAS的单点登录系统应用研究

随着信息系统的迅速发展,各类信息化应用系统逐步建立,但是各应用系统之间自成体系,从而导致了每使用一个系统就要重新登录一次,给用户的使用和管理员的管理带来了很多不便.本文研究基于CAS的单点登录系统应用,很好地解决了使用和管理困难问题,介绍了基于CAS的单点登录系统应用设计研究,系统采用用户管理LDAP轻量级目录服务、CAS中央认证服务,设计了一个统一管理界面,通过Web服务传递用户参数,实现了多应用系统的整合.     

基于狄恩流的微混合器的研究

所设计的微混合器是一种基于狄恩流的被动式混合器,该混合器的结构特点是由多个不同半径的弯曲管道双螺旋而成,中部通过"S"形管道将输入管道和输出管道相连。首先分析了狄恩流形成的机理及特点,再通过流体计算软件CFD-ACE+三维模拟并分析了不同流速对二次流强弱以及混合程度的影响,最后利用微细加工技术制作微混合器,罗丹明B溶液与去离子水用作待混合液体,利用Image J软件获取混合图像的灰度值来分析混合器的性能。     

一种多孔硅生物免疫传感器的研究

对多孔硅样品进行热氧化和硅烷化处理,通过共价结合的方法将HYSA生物抗体固定到多孔硅的孔洞中;测量了加入BSA发生抗原抗体反应前后的荧光光谱和反射谱.实验结果表明加入生物分子后多孔硅发光峰消失,抗原抗体反应后发光强度增强,反射谱红移.该项研究为开发免标记的多孔硅光学生物免疫传感器奠定了基础.     

蝇复眼在导弹上的应用研究

通过介绍蝇复眼结构与功能,类比于复眼,从功能上模仿,利用两个调制盘与一个成像探测器,构造一个在导弹导引头上的多模导引的应用,使导弹能够获得目标的三维空间位置,并提出一些在此基础上的解决方案及方法。     

基于MongoDB的文本分类研究

文章基于流行的非关系型数据库MongoDB,结合Spark机器学习库中的朴素贝叶斯分类器和支持向量机,对豆瓣影评及京东商评进行情感分类,并采用准确率、召回率、F-Measure等指标对分类效果进行评价,最后测试了Spark-MongoDB平台的扩展性能。     

基于MapReduce的PageRank算法的研究

在对PageRank算法进行研究的基础上,利用MapReduce编程模型思想对PageRank算法进行改进,设计了在云平台Hadoop环境下运行的基于MapReduce的PageRank分布式并行算法,并在实验中对不同规模的Web图数据集进行了测试,分析不同的Blocksize参数对于算法计算性能的作用以及集群节点数目对于算法运行效率的影响.     

基于隐私保护的聚类研究

数据挖掘技术在发现规律和知识的同时也暴露了一些隐私信息,隐私保护因此成为数据挖掘过程中需要研究的重要问题,其目标是在不访问真实原始数据的条件下,能得到正确的数据挖掘结果.介绍聚类分析过程中的隐私保护问题,讨论了基于隐私保护的聚类分析基本思想.