基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法研究

鉴于在线图像可视铁谱获取的磨粒谱片图像分辨率低,磨粒种类复杂多变,磨粒图像背景复杂等问题,使得磨粒在线智能识别面临挑战。为了实现在线可视铁谱图像磨粒多目标实时检测与识别,提出基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法。以正常磨损磨粒、疲劳磨损磨粒、滑动磨损磨粒、球形磨粒、氧化磨损磨粒、切削磨损磨粒6种磨粒作为研究对象,基于yolov5深度神经网络模型对复杂油液环境下的异常磨损磨粒进行分割与识别。结果表明：基于yolov5算法的磨粒智能识别模型能够实现复杂环境下多目标、多类型磨粒在线实时识别,其识别速度和准确率基本满足油液在线监测需求,为装备在线图像可视铁谱技术工业化应用提供了技术支撑。     

面向激光跟踪仪跟踪恢复的合作目标视觉检测

为了实现复杂场景下激光跟踪仪跟踪恢复过程中合作目标靶球的检测,本文研究了基于深度学习的靶球检测方法。首先,分析靶球自身特点、应用环境及它在跟踪恢复过程中的作用,然后根据Faster R-CNN模型原理与跟踪恢复应用需求提出基于超特征与浅层高分辨率特征信息复用的改进方法生成新的融合特征图,并优化区域建议提取参数,协同解决图像中目标多尺度变化与小尺寸导致目标漏检率高的问题;同时提出一种基于强背景干扰的困难样本挖掘方法提高模型对外形颜色等与目标近似的干扰物识别能力,解决模型误检测率高的问题。最后,本文构建了目标靶球数据集并进行了对比训练与测试。测试实验结果表明:本文提出的基于强背景干扰困难样本挖掘方法的改进Faster R-CNN模型在目标多尺度、小尺寸检测,以及对复杂背景中相似干扰物的辨别能力都有提升,最终对测试集的检测精度达到了90.11%,能够满足激光跟踪仪跟踪恢复过程对合作目标靶球的视觉检测精度要求。     

基于Faster R-CNN的齿轮箱铁谱磨粒识别

在利用铁谱技术对齿轮箱磨损状态进行评估时,存在磨粒特征提取困难且磨粒识别的数量有限的问题,基于铁谱磨粒图像特性,提出基于Faster R-CNN算法的铁谱磨粒识别。该算法采用ResNet-34网络完成铁谱磨粒特征自动提取,并采用RPN网络实现对图像中多个磨粒的识别。通过实验对Batch_Size和学习率超参数进行优化,使用超参数优化后的Faster R-CNN算法进行实验。结果表明:该方法克服了磨粒交叉引起的识别难点,能识别一副图像中的多个磨粒,能统计各类磨粒数量,且准确率较高;在磨粒背景颜色不同、存在噪声干扰等情况下,该方法仍能够准确判断磨粒类型,具有较好的稳定性。     

基于深度学习的油封缺陷检测方法研究

在传统的油封缺陷检测中,存在油封表面质量缺陷尺寸小、人工检测效率低、漏检错检率高、成本高等问题,为此,以油封缺陷为研究对象,提出了一种基于深度学习Faster R-CNN框架的多尺度特征融合的改进算法。首先,构建了油封缺陷检测系统,采集了油封缺陷图像,经扩增及标注等预处理后制作了数据集;然后,研究了油封缺陷尺寸较小导致的识别精度低问题,设计了Faster R-CNN网络基于FPN+ResNet50框架进行特征多尺度融合改进的方法;最后,采用了预训练参数送入改进的Faster R-CNN网络模型,并对油封缺陷数据集进行深度训练的方法,进行了油封缺陷的检测实验。研究结果表明：该模型的检测精确度和速度综合性能优于固有的Faster R-CNN网络模型,划痕、毛刺和凹缺的检测精确度分别达到0.96、0.95和0.97,召回率分别达到0.89、0.88和0.91,mAP可达85.5%,高于改进前模型1.4%,识别速度可达16 fps,高于油封生产速度;该检测方法可以满足油封缺陷的检测要求。     

基于Faster R-CNN的无人机航拍图像小目标检测

为了解决复杂图像背景下无人机航拍图像小目标检测问题,提出了一种基于Faster R-CNN的多尺度小目标检测方法。以高压塔上的鸟巢为检测对象,首先通过改进卷积神经网络ResNet101对目标进行特征提取,然后采用多尺度滑动窗口方式在不同分辨率卷积特征图上获取目标初始建议区域,最后在选取的分辨率较高的卷积特征图上增加一个反卷积操作进一步对特征图的分辨率进行提升,并作为建议窗口的特征映射层传入目标检测子网络中。通过对无人机实际航拍图像中鸟巢的检测结果表明,所提出的算法可以实现对航拍图像中小目标的精确检测。     

基于相关准则的磨粒显微图像目标提取

针对磨粒显微图像识别中的目标提取问题 ,应用一种新的阈值分割方法将磨粒目标从复杂背景中分离。该算法以原始图像与分割后图像的相关系数最大为准则 ,选取最优阈值对磨粒图像进行二值化 ,经腐蚀、膨胀等滤波运算后 ,利用跟踪搜索法提取磨粒边界 ,实现了复杂背景下磨粒目标的有效提取。应用实例表明了算法的简洁有效性。     

基于Faster R-CNN的无人机航拍图像小目标检测（英文）

为了解决复杂图像背景下无人机航拍图像小目标检测问题,提出了一种基于Faster R-CNN的多尺度小目标检测方法。以高压塔上的鸟巢为检测对象,首先通过改进卷积神经网络ResNet101对目标进行特征提取,然后采用多尺度滑动窗口方式在不同分辨率卷积特征图上获取目标初始建议区域,最后在选取的分辨率较高的卷积特征图上增加一个反卷积操作进一步对特征图的分辨率进行提升,并作为建议窗口的特征映射层传入目标检测子网络中。通过对无人机实际航拍图像中鸟巢的检测结果表明,所提出的算法可以实现对航拍图像中小目标的精确检测。     

改进Mask R-CNN的交通场景多目标快速检测与分割

针对智能驾驶中出现的交通场景多目标检测与分割效率低、鲁棒性差等问题,提出一种改进的Mask R-CNN交通场景多目标快速检测与分割方法。首先采用轻量级MobileNet作为骨干网络,有效减少网络参数并压缩模型体积,提升后续嵌入式端的算法移植能力,其次通过优化FPN与骨干网络卷积结构,保证高底层之间特征信息的完整传递,通过调整超参数得到交通场景多目标检测与分割改进网络模型。设计不同交通场景下的对比实验,改进网络能够准确实现多目标的检测与分割,平均检测精度可达85.2%。在ApolloScape和NuScence数据集上进行迁移实验,改进网络展示出良好的泛化能力。本文所提出的改进骨干网络与网络结构优化,能够适应多种复杂交通场景,完成交通场景多目标的快速检测与分割,为智能驾驶提供了理论依据与技术方案。     

基于MATLAB的静态手势分割与识别研究

设计了手势的分割与识别程序系统,采用USB摄像头作为单目视觉下的视频输入设备,结合MATLAB软件对采集的目标图像进行识别。结合基于运动的手势分割与基于肤色的手势分割2种手势分割方法,提取运动肤色区域,通过计算此区域的均值与方差矩阵更新高斯模型,设定合理的肤色相似度阈值检测出图像中的肤色区域,从而将手势图像从背景中分割出来。最后,利用模板匹配的方法,对分割出来的手势进行快速识别。实验证明,程序具有很好的分割效果,在复杂环境下对裸手手势识别的成功率大于90%。     

基于分层模糊支持向量机的油液磨粒自动识别

提出基于模糊支持向量机的机械设备在用油液磨粒自动识别方法。首先利用K-均值聚类算法对磨粒图像进行分割,提取磨粒的形状尺寸特征参数、边缘细节特征参数、表面纹理特征参数作为其量化表征,分别选择最能反映待识别磨粒特征的参数作为各个二分类器的输入向量;然后结合二叉树法和一对多法间接构造磨粒的分层多类别分类器模型,在训练过程中同时利用粒子群算法优化分类器的参数,建立一种参数自适应的模糊支持向量机分层多类别分类模型。将该模型应用到旋挖钻机在用油液的磨损颗粒识别中,识别率最高达90%。该模型结构简单、分类精度好,在磨粒识别领域较大的工程应用价值。     

Copy-Move Forgery Detection of Medical Images Using Most Valuable Player Based Optimization

Sensing and Imaging - This paper presents a method to identify cerebral hemorrhage on CT images aiming at providing support for diagnosis. Firstly, we use Mask R-CNN network to segment the brain...     

基于LabVIEW和Mask R-CNN的柱塞式制动主缸内槽表面缺陷检测

为了解决传统图像处理方法对于铸铝材料表面缺陷检测通用性不高、准确度低等问题,研究了一种基于Mask R-CNN神经网络的缺陷检测系统。首先,采用自主研发的缺陷检测装置采集柱塞式制动主缸内槽表面图像,对其进行预处理,制作成Microsoft COCO格式数据集;其次,搭建适用于该数据集的Mask R-CNN神经网络结构,并绘制训练过程损失函数与平均精度均值曲线;最后,将检测结果与基于SVM和Faster R-CNN模型的检测结果进行比较,统计了3种神经网络模型的单图检测平均时间和识别率。试验结果表明,在相同样本条件下,该方法的识别率比另外2种方法高,达到了93.6%,能够更精确地检测柱塞式制动主缸内槽的表面缺陷。     

基于改进Mask-RCNN算法的车位检测研究

车位检测是自动泊车至关重要的环节,在复杂情况下,为同时实现自动泊车视觉系统对车位识别和车位状态分类,提出一种基于改进掩模区域卷积神经网络(Mask Region Convolutional Neural Network,Mask-RCNN)算法的C-Mask-RCNN车位检测算法.C-Mask-RCNN车位检测算法通过...     

油液在线监测系统中磨粒识别技术研究

针对磨损状态监测要求,构建了基于显微图像分析的油液在线监测系统。根据系统光路特点,对磨粒图像进行了基于彩色特征的转换,并通过与背景图像的差值处理来快速提取磨粒目标。基于最小二乘支持向量机设计了磨粒两类分类器,并利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型中的参数进行了优化选取;根据磨粒识别体系,设计了基于最小二乘支持向量机的磨粒综合分类器。最后,利用铁谱分析技术对系统性能和识别效果进行了检验,结果表明本系统具有较高的检测精度和识别效果。     

基于Faster R-CNN的工件螺纹孔目标检测

为了提高螺纹孔目标检测的准确率,结合双相机视觉系统与Hough变换圆检测算法,提出了一种基于Faster R-CNN的螺纹孔目标检测方法。首先建立了由双相机组成的图像获取系统,通过安置在高处的工业相机采集工件整体图像,利用Hough变换圆检测算法初步筛选出工件上的疑似螺纹孔的位置,并驱动第二个工业相机逐个在近处采集经Hough变换检测出的疑似螺纹孔的局部精确图像。然后,在自建的螺纹孔数据集上训练以ResNet50为基础网络的Faster R-CNN目标检测模型。最后,将螺纹孔处局部图像输入训练好的Faster R-CNN目标检测模型进一步识别并进行定位。实验结果表明,该方法能有效地避免螺纹孔小目标检测,相对于单独使用Hough变换方法或者Faster R-CNN目标检测方法检测螺纹孔,具有更高的识别和定位精度。     

图像可视在线铁谱传感器的图像数字化处理技术

为实现图像可视在线铁谱传感器的磨粒图像自动辨识,建立数字图像获取系统,探讨铁谱图像数字化处理方法。研究了铁谱图像的预处理方法,对比在RGB和YUV颜色空间对铁谱图像的灰度化处理效果,采用不同的微分模板对平滑后图像进行锐化处理;探讨减背景法和自动阈值法在铁谱图像磨粒分割中的应用效果;给出适用于在线铁谱图像的定量描述方法。研究表明,采用YUV颜色空间的明视度分量可以得到平滑的灰度图像,合理的模板选择可以使微分法在锐化磨粒边缘的同时保持整体图像的平滑;铁谱图像的磨粒分割结果表明,减背景法由于采用人工选取门限值而难以适用于在线铁谱图像的处理,而自动阈值法可以根据铁谱图像自动选取合适的阈值以达到良好的分割效果;采用磨粒百分覆盖面积作为定量指标可反应良好分割的铁谱图像中的磨粒统计质量分数。