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针对工业激光焊接中,采用传统方法进行焊缝质量检测效率低下的问题,提出了一种基于卷积神经网络的工业钢板表面焊缝缺陷检测方法;首先基于卷积神经网络,搭建了一个多分类模型框架,并分析了各层中所用到的函数及相关参数;然后基于工业数控机床和工业相机进行了焊缝数据采集,并对这些数据进行了分类、增强、扩增等前期预处理;最后基于数控机器轴,采用滑动窗口检测的形式采集实际待测图像,并通过实验对比了传统的机器学习算法在该类图像数据中的性能评估;经实验证实,通过卷积神经网络训练得到的多分类模型,焊缝缺陷检测精度能达到97%以上,且每张待测图像的测试时间均在300 ms左右,远超机器学习算法,在准确性和实时性上均能达到实际工业要求。 相似文献
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雷达目标检测近年来一直是雷达信号处理中的重要任务,在探测监控等安全领域中有非常重要的作用;针对传统恒虚警目标检测方法存在的环境适应能力较弱、复杂地形环境下雷达虚警数量急剧上升等问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达目标检测方法;以雷达回波信号数据处理后得到的距离-多普勒图像作为模型的训练集和测试集,设计基于FasterR-CNN结构的雷达目标检测模型,训练模型并将测试结果与传统恒虚警目标检测算法结果相比较,所设计的模型提升了雷达目标检测正确率并较大地减少了虚警数量,这表明将卷积神经网络应用于雷达回波信号的处理任务中是可行的。 相似文献
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基于探地雷达信号和图象的特点,提出了两种有效脉冲压缩算法。第一种方法经过学习,得出最佳权系数,从而对任意反射信号进行压缩。第二种方法无需已知发射波形,具有较好的实际效果。 相似文献
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板形缺陷识别对于矫直机在矫直过程中具有重要意义,针对传统板形缺陷识别精度低、操作繁琐等问题,以AlexNet模型为基础,提出一种基于卷积神经网络的板形缺陷识别模型(OP-AlexNet).在预处理阶段利用双立方插值算法对数据集中的图片进行尺寸的统一并进行标准化操作.对AlexNet模型结构进行优化,包括调整卷积核大小并减少两层卷积层,删除一层全连接层降低网络复杂度;对卷积层提取的特征批量归一化(batch normalization,BN)以加快网络的收敛速度,激活函数选择LeakyReLU(Leaky Rectified Linear Unit)替换原结构的ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数以减少静默神经元的出现.实验结果表明该模型最终识别精度达到91.3%,相比AlexNet模型提高了16.2%,并具有更好的鲁棒性,能够满足板形缺陷识别的要求. 相似文献
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针对焊缝X射线图像缺陷识别传统方法的计算量大与准确度差的问题,提出了基于MobileNet的识别方法。首先对样本图像进行预处理和数量上的增强;然后引入MobileNet结构以解决传统深度卷积神经网络中对计算资源要求高的问题,引入残差结构与ELU激活函数以解决原始MobileNet网络中出现的退化问题与权重偏置更新失效的问题,在训练时应用迁移学习方法,解决小数据集容易过拟合与训练效率低的问题;最后,针对相同数据集,与改进前的网络、AlexNet网络和VGG-16网络进行对比,表明该文方法具备更优的识别准确率和相比传统网络拥有更小的计算量,相比传统网络的缺陷识别方法拥有更大的应用范围。 相似文献
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常用天气雷达回波外推方法建立的天气雷达回波外推模型,设置编码器和预测器长度和步长偏小,导致模型外推预测天气精度低,于是提出基于卷积神经网络的天气雷达回波外推模型.转换雷达图像数据集坐标,计算天气变化粒子的经纬度值,修正天气变化粒子距离地面高度,预处理天气雷达图像数据;将卷积神经网络分为正向传播和反向传播两种,分别训练卷积神经网络数据传播过程;采用卷积层和采样层交替布置的方式,设置编码器和预测器长度和步长,建立天气雷达回波外推模型预测天气.实验结果表明:对比三组天气雷达回波外推模型,所设计模型具有较高的外推预测精度. 相似文献
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探地雷达数据实时成像技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决探地雷达在工作过程中回波数据的实时成像问题,设计了基于VC++平台的回波数据实时成像系统;采用基底去除技术及其色域划分的方法对回波数据进行处理及其实时成像,满足了探地雷达工作中实时成像的要求;实验表明,利用这种方法形成的图像能够真实反映地下目标体的变化。且有利于对采集到的数据进行进一步处理和分析。 相似文献
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《计算机应用与软件》2019,(11)
利用雷达来识别人体动作对环境要求较低,且避免了摄像头带来的的隐私问题。针对这种需求,提出一种基于超宽带雷达和深度学习算法的人体动作识别方法。利用超宽带雷达的高距离分辨力,并针对人体动作的动态特性,提取出人体目标的距离-时间二维特征,弥补单一距离特征的不足。针对特征图采用一种经过优化的卷积神经网络进行识别。通过SIR-20高速探地雷达平台进行数据采集,对8种不同的人体动作进行识别,最终达到了平均99.2%的正确识别率,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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为了提高图像识别的全面性及准确性,研究了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的图像识别方法。该方法利用萤火虫算法获取分割阈值,实现图像目标和背景的分割;利用灰度共生矩阵和基于加速分割测试的特征(Features From Accelerated Segment Test,FAST)算法提取图像纹理和角点特征;以特征为输入,利用卷积神经网络实现目标类别识别。测试结果表明,设计的基于CNN的识别方法的F1分数为最大值,均在0.8以上,能够更全面、更准确地识别图像中的目标类型。 相似文献
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基于卷积神经网络的图像识别技术已经逐渐运用在了日常的农业生产中,并且在农产品的分类、鉴别等方面有着重大意义。论文结合具体的农业生产,介绍了目前卷积神经网络的常见模型结构及其应用方式,发现了现有模型的不足之处,并提出具有针对性的发展方向建议。 相似文献
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针对国防军工、电子信息等领域对多批次、小批量钣金零件快速、智能制造的需求,提出了一种基于卷积神经网络的少样本钣金件表面缺陷分类识别方法。首先基于卷积神经网络的网络架构,搭建出了经典的分类模型,并在实验中进行了参数修改,以达到实际生产中的表面缺陷检测要求;其次利用缺陷分割提取的方法获得卷积网络训练模型的样本集,并进行数据增强。实验结果表明,该模型的准确度可达97.02%;最后利用窗口滑移检测方法使待检测零件与模型进行对比,实现了对缺陷的分类和缺陷位置的标记。经实验验证,该方法的准确性和实时性均可满足实际工业生产要求。 相似文献
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探地雷达是近年来快速发展的高精度无损探测技术,被广泛应用于各个工程领域.但往往由于地下介质分布复杂使得回波剖面包含有大量的绕射波及各种干扰波,严重影响被测物的识别甚至掩盖了被测物体.本文主要介绍了探地雷达回波信号处理中的几何偏移和绕射叠加偏移,可用来有效地消除噪声及绕射干扰,使回波剖面清晰、直观的呈现出被测物体. 相似文献
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随着高速公路事业和运输业的大力发展,高效率低成本的路面病害检测技术具有越来越重要的研究价值。面对传统人工方法在路面病害检测时的低效率高成本问题,提出一种基于卷积神经网络的路面病害自动检测方法。采用LeNet卷积神经网络构建并训练得到路面病害检测预训练离线模型。对采集到的路面图片进行数字图像处理之后,再使用LeNet预训练模型进行路面破损检测。实验结果表明,基于LeNet卷积神经网络的路面病害自动检测方法可精确有效地检测出路面破损情况,实现低成本高效率且对公路路面和交通无影响的自动智能路面检测。 相似文献
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传统自动光学检测(AOI)方法难以适应宇航电源生产线多品种、小批量的特点,具有识别率低、操作复杂等问题。利用卷积神经网络(CNN)学习速度快、特征提取效果好的优势,提出了一种能够对宇航电源产品质量进行可靠检验的光学检测技术。通过对历史生产数据的精细化筛选构建了训练样本库,并设计了宇航电源产品光学检验专用卷积神经网络;将Canny算子边缘检测与CNN图像识别相结合,实现了印制板装配图信息的自动读取。与传统AOI检测方法相比,该方法缺陷识别率高达99%,且检验过程简单,提高了宇航电源产品光学检验工作效率,已应用于宇航电源生产线。 相似文献
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雷达回波外推技术目前被广泛应用于临近预报中。针对传统雷达回波外推方法存在外推时效较短,对雷达资料数据利用率不高的问题,采取深度学习的方法,提出了一种基于输入的动态卷积神经网络(DCNN-I)模型。根据相邻时刻的雷达回波图像之间相关性强的特点,该网络模型中增加了动态子网络和概率预测层,建立了卷积核与输入图像的映射关系,使卷积核在网络测试阶段仍然能够根据输入雷达回波图像的不同而变化,增强了预测图像与输入图像之间的关联。以南京、杭州、厦门三地的雷达数据为样本进行实验,实验结果表明,与传统的雷达回波外推方法相比,所提方法能够获得更高的预测图像准确率,并且有效延长外推时效。 相似文献