人体脸谱的自动检测方法初探

本文提出了一种脸谱检测问题的学习方法。对所给定的任一黑白、静态图像,能自动找到它所包含的每个人的脸部位置与尺寸。文中提出了具体的学习及检测算法,并列出了以此算法为基础的试验结果。     

产品表面图像中的缺陷自动检测方法研究

仔细设计产品表面缺陷检测的图像识别算法是基于图像处理的产品表面缺陷自动检测系统快速并正确地检测缺陷的关键。以E型磁环表面缺陷的自动检测为例,分析了产品表面图像的特征,用梯度直方图自适应阈值分割的方法对图像进行增强和分割;并提出了一种新的快速识别算法对分割后的目标图像进行检测,实验结果表明了该算法的有效性和实用性。     

驾驶人员酒驾自动检测挖掘方法研究与仿真

研究酒驾准确检测问题.车辆中驾驶员的同行人员喝酒,将造成酒精散发到空气中,导致酒精浓度信号发生扩散,使得检测信号混乱.传统算法是根据酒精浓度信号进行酒驾检测的,一旦同行人员饮酒,造成检测信号混乱的缺陷,将导致酒驾检测准确率降低.因此,提出了一种用物联网配合支持向量机算法的酒驾自动检测方式.建立物联网传感器,提取物联网酒精浓度信号,并对信号进行增强处理,通过支持向量机方法对酒精浓度信号进行分类处理,从而实现不同人员的酒精检测.克服了传统算法的缺陷.实验结果表明,这种算法提高了酒驾检测的准确率.     

高温钢管漏磁检测的仿真与试验研究

高温钢管的快速无损检测对于保证管体质量、降低后续加工成本具有重要的意义;研制了漏磁检测系统和具有多种冷却方式的检测探头,研究了高温钢管实施漏磁检测的信号特性,证实管体温度在居里点以下时开展漏磁检测是可行的;试验和仿真结果表明,普通探头在15～780℃下检测时,探头受温度影响大,在室温和650℃时信号分别为2.12V和2.27V;高温探头采用风冷和水冷的方式,大大改善了探头的温度特性,信号在100～650℃范围内变化较小;铁磁性材料在居里点附近饱和磁化强度迅速下降,缺陷信号也随之减小,揭示了漏磁检测的适用温度范围。     

光纤高温传感器表面镀膜技术研究

在高温测试中,光纤高温传感器具有独特的优势,在制作光纤高温传感器过程中,镀膜技术是一个关键的环节。根据高温测试需要,选取了合适的镀膜材料,对氧化锌（ZnO）和氧化镁铝（MgAl2O4）的物理化学性质进行了介绍,同时根据材料特性选择了适合的镀膜方法,分别适用于黑体腔温度传感器的头部镀层和光纤光栅传感器表面镀膜,取得了良好的效果,达到了温度测量的要求。     

织物表面纹理疵点自动检测

根据织物纹理和疵点频谱的不同分布,提出织物疵点检测的新方法。在织物纹理和疵点分类的基础上,通过傅里叶变换获得频谱图。设计频域滤波器抑制正常纹理频谱信息,通过重构对灰度图像进行分割,实现疵点与正常织物纹理的分离。实验结果表明该方法是有效的。     

一种高温铸造炉自动检测系统的设计

设计一种基于消耗型光纤高温计的高温铸造炉自动检测系统,通过对高温铸造炉温度数据的检测、传输与放大来控制高温铸造的参数,以提升钢铁冶炼质量,降低成本。     

高温盐浴炉8098单片机测温系统

在对高温盐浴炉的温度检测进行了深入研究的基础上,提出了用8098单片机组成温度检测系统,使测温精度获得显著提高、自动化程序设计进一步改善.     

基于mean shift的头发自动检测

对于头发的自动分割进行试验研究,并提出自己的算法框架。算法利用mean shift和混合高斯模型,结合颜色,纹理,头发位置特征来检测头发。本方法分为三步。首先利用adaboost算法检测人脸及人眼,人脸及人眼的位置确定可进行人脸大小归一化及得到头发位置模板。其次,抽取头发特征向量并利用mean shift对头部区域所有像素进行聚类,得到聚类区域。最后,利用混合高斯模型判定聚类区域是否为头发区域,进而检测出头发。试验证明本文方法运行速度快,并可有效检测头发在简单及复杂背景下。     

图像处理技术在CCL表面缺陷自动检测中的应用

CCL表面的质量标准日益严格,人工检验表面缺陷的传统方法已不能适应市场要求。该文研究了CCL图像的特点,提出了实现CCL 表面质量自动检测的图像处理过程。阐述了利用图像的边缘特征,通过边缘检测、连接和区域填充来分割缺陷的方法,以及一种获取缺陷识 别所需特征值的扫描算法。实验结果表明,利用所提出的图像处理过程,缺陷的漏检率为1％,误检率为3％。     

钣金件轮廓线早期腐蚀和表面涂层早期剥落问题分析及解决方法

为了解决涂装钣金件轮廓线早期腐蚀和表面涂层早期剥落的问题,对某产品一批钣金外壳的生产全过程进行了跟踪,分析了毛刺去除工艺和涂装工艺对涂装质量的影响。分析结果表明,残留毛刺是轮廓线早期腐蚀的主要原因、氧化膜的存在是导致表面涂层早期剥落的根本原因。     

磁瓦表面缺陷自动检测系统的研究

开发了一种基于机器视觉技术的磁瓦表面缺陷自动检测系统。该系统根据功能面的特点设计了图像采集系统,综合运用图像处理技术,采用改进的中值滤波技术消除噪声,运用基于灰度直方图的阈值分割并二值化,经后形态学处理、Roberts边缘检测提取出缺陷轮廓,通过提取缺陷面积特征,经模板匹配模式识别,判定磁瓦的质量等级。用于生产线试运行表明,该系统运行稳定,检测结果精度高,克服了人工检测劳动强度大且误检率高的缺点。     

防坠安全器自动检测的数值算法分析

本文主要对施工升降机安全器的自动检测的数值算法作了系统的研究,主要分析了安全器主要技术参数的计算方法,并且时每种方法进行了理论分析,指出她们的计算精度和误差.     

基于孤立森林算法的巡检机器人通信异常数据自动检测方法

由于通信数据异常会影响巡检机器人对巡检任务数据的接收精度,因此利用孤立森林算法实现巡检机器人通信异常数据自动检测方法的优化设计。首先,在构建的通信信道环境下,采集巡检机器人通信数据,从通信流量、数据信噪比、数据包平均长度等方面,提取通信数据特征。其次,利用孤立森林算法,计算通信数据异常分值。最后,通过异常分值的分区比对和数据特征的匹配,以可视化的形式输出通信异常数据自动检测结果。通过性能测试实验发现,优化设计自动检测方法的误检率和漏检率均低于预设值,即优化设计方法具有较高的检测精度。     

改进GANomaly模型的印刷辊筒表面缺陷检测方法

工业产品中的缺陷样本获取困难,而且缺陷的表现形式多种多样,因此常使用无监督异常检测方法检测工业产品表面缺陷。无监督异常检测通过计算异常分数来判断图像中是否包含缺陷,但是如何准确定位缺陷是亟待解决的问题。为了解决该问题,提出了一种基于改进的GANomaly模型异常检测方法。该方法首先在原来模型的基础上加入了异常检测模块获取异常分数,其次对利用梯度和最大信息熵的图片,使用分水岭分割算法和特征对齐对缺陷进行定位,最后使用E-measure评估分割结果。实验结果表明,设计方法在印刷辊筒数据集上的检测与分割效果均优于其他无监督异常检测方法。     

曲面构件一体化超声自动检测方法研究

曲面型构件超声检测工艺复杂,技术难度大,为了提高对这类零件的检测质量和效率,必须获取曲面构件的造型信息,进行路径规划,使检测路径能够贴合构件的型面.为此,分析了国内曲面构件超声检测的现状,提出了包括超声测距、曲面反求和10-DOF机械手的改进的一体化超声检测系统.系统的特点包括:①采用超声探头测距、曲面反求的方法,解决了复杂曲面构件CAD数据的问题.②采用Denavit-Hartenberg方法建立了面向曲面的检测机器人运动学模型,将反求得到的零件CAD模型离散化,通过逆向求解运动学方程,得到控制超声探头走位的运动点位文件.③基于反求得到的零件CAD数据,设计了一种灵敏度自动补偿的算法,以配合曲面构件厚度的变化.该系统具备技术成熟、成本低廉,能够用于检测各种曲面零件,适用于广大中小型企业.实验结果表明,这种方法能够成功地对曲面构件进行自动检测,检测效果良好,检测质量可靠.     

快速路交通事件自动检测系统及算法

交通事件是引发快速路交通延误的主要因素,检测交通事件并采取有效的救援措施是快速路交通管理与控制的重要组成部分;首先对交通事件自动检测系统的组成及运行流程进行了介绍,在此基础上,对交通事件数据采集中使用的检测器进行了比较分析,对各种检测器的使用性能及所能检测的交通参数进行了评述,提出了检测器的选用原则;阐述了事件检测算法的性能评价指标,对比分析了各种自动检测算法,指出了各自的不足之处及适用范围;最后对未来的研究方向进行了展望。     

高温条件下材料表面电阻率测试方法研究

飞行器在空中飞行时因为各种原因产生的静电放电可能导致其油箱的起火爆炸,静电放电产生的辐射还会对飞行器的通讯和导航系统造成干扰,这就需要飞行器的表面材料具有一定的防静电性能。表面电阻率是衡量材料防静电性能的一个重要参数,飞行器在空中高速运动过程中会因与大气摩擦而产生很高的热量,因此,测量高温条件下材料的表面电阻率尤为重要。对于常温态下材料的表面电阻率的测试有三电极法、两电极法等测试方法。本文通过对比分析三电极法和两电极法,在两电极法的基础上提出了高温条件下表面材料电阻测试方法,并构建了高温条件下材料表面电阻率测试系统。通过对某材料随温度升高的表面电阻率的测试,证明该方法的可行性。     

电容外观缺陷自动检测算法研究

针对目前电容器外观检测算法存在精度较低的问题,从两个方面改进SSD算法(Single Shot MultiBox Detector),提升识别精度。(1)通过轮次进阶方法改进训练过程;(2)采用图像翻转、图像裁剪、对比度增强等方法增加数据集。实验结果表明,提出的方法在特定环境下对提高检测精准度有较好作用。     

基于均衡化样本类别的图书馆网络入侵自动检测研究

针对当前图书馆网络入侵检测准确率,误报率高的问题,以获得更理想的图书馆网络入侵检测结果,设计了基于均衡化样本类别的图书馆网络入侵自动检测方法。首先捕获图书馆网络数据包,提取数据包中的图书馆网络入侵检测特征,然后通过均衡化样本类别算法合成入侵检测样本集合,并通过统计模型和邻居节点的实际活动参数实现入侵检测,最后进行了图书馆网络入侵检测仿真实验,结果表明,提高了图书馆网络入侵检测正确率,降低了图书馆网络入侵检测误报率,图书馆网络入侵检测效率高,具有较高的实际应用价值。