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为切实有效解决既有纸病检测系统数据处理不到位等一系列问题,基于工业相机+FPGA+计算机模式提出了纸病二次辨识方法,具体即FPGA通过纸张图像预处理、纸病粗略判断、提取疑似纸病区域、传输疑似纸病区域于计算机等程序,负责完成纸病一次辨识;再由计算机通过多特征量提取、以自适应神经模糊推理系统精确辨识纸病等流程,负责完成纸病二次精确辨识。结果表明,此方法不仅纸病辨别准确率高且具备一定鲁棒性;基于FPGA系统并行算法不仅可迅速实现图像一次辨识,还可显著提升后续计算机的图像二次辨识速度,从而将进一步提高纸病标识与产品复卷剔除的精确度。 相似文献
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针对纸病检测系统中采集到的图像存在横向灰度不均匀现象,基于几何光学辐射照度理论,围绕纸病检测系统光源模块照射到被检测纸张上的照度均匀分布问题开展了应用技术研究。依据斯派罗法则,确定了光源模块中LED灯珠间的最优距离函数;从机器视觉的角度出发,利用实验法确定了光源阵列中不同位置灯珠的功率优化函数;采用图像灰度均匀度指标,对光源的改进效果进行了验证。结果表明,本优化方案可以将获取到的图像灰度均匀度由优化前的57. 8%提高到98. 6%,有效地提高了纸张的成像质量,可降低后期的图像处理难度,有望提高应用程序的执行效率。 相似文献
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提出一种改进YOLOv7的纸张表面缺陷一步式检测算法。首先将注意力机制模块CBAM融合到主干和特征提取网络结构,从空间和通道2个维度提取信息,提升小目标纸病特征提取准确性和算法稳定性;将ASPP空洞卷积加入主干网络SPP中,ASPP可以进一步扩大感受野,使较小目标的特征信息在网络传递时得到保留,解决了小目标信息量不足的问题,进而提高小目标纸病识别的性能。通过自制纸病数据集检测实验,与YOLOv7相比,精确率、召回率及平均精确率均值mAP 0.5分别提升了1.5、2.3和2.1个百分点。 相似文献
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造纸加工工艺的进步带动了纸机加工车速的提升,同时也带来了更加复杂的纸病处理问题。基于位平面理论,构建了一种新的纸病检测数学形态算法,旨在为现代造纸加工行业中的纸病检测工艺提供一种抗干扰能力强、定位准确以及运算较为简单的数学形态算法。首先对位平面技术的理念和运行策略进行分析;其次对基于位平面的纸病检测算法进行论述,从自适应中值滤波、获取图像的增强位平面、用数学形态学算法进行边缘检测等角度进行了详细研究;最后对该种类的纸病检测数学形态算法进行方针结果分析,认为该种算法能够在运算简单的基础上,更好地检测出纸病缺陷提供优良的纸病检测抗干扰性的定位精准性算法。 相似文献