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11.
由于太阳能电池板生产工艺的复杂性,容易在多个环节产生断栅、开焊、隐裂等缺陷。提出一种改进的卷积神经网络方法来检测电池板缺陷,首先,改进的卷积神经网络采用一种新的损失函数,在新的损失函数中引入平衡因子ε,以提高网络的识别率。其次,将卷积神经网络和随机森林相结合,随机森林分类器替换卷积层的输出层,可以增强网络的泛化能力。仿真结果表明,改进的卷积神经网络能够快速、准确地识别出电池板的缺陷和缺陷类别,识别准确率高达96.48%,相比与传统的卷积神经网络提高了2.63%,能够满足工业过程中电池板缺陷检测的需求。 相似文献
12.
基于视觉的薄钢板焊接机器人起始点识别与定位控制 总被引:3,自引:0,他引:3
针对集装箱薄钢板对接焊,提出一种新颖的焊接机器人起始点识别和焊枪精确对中焊缝起始点的视觉控制方法.首先提出一种迭代圆形霍夫变换方法,自动确定了包含焊枪特征点的圆形感兴趣区域,第2次迭代可实现焊枪特征点的识别和提取,具有鲁棒性和快速性的优点.接着使用直线霍夫变换方法实现了焊缝直线的识别和焊缝特征点的提取,进而设计了基于图像空间的焊缝起始点视觉控制方案,实现了焊缝起始点的精确定位控制.实验结果表明,提出的方法具有很好的鲁棒性,能够精确地识别出焊枪和焊缝特征坐标.视觉控制法能够快速地将焊枪定位到焊缝起始点位置.集装箱厂现场焊接测试也证实了这些方法的有效性,得到了满意的结果. 相似文献
13.
为了抑制多晶硅太阳能电池片复杂的背景对表面缺陷可靠提取的影响,并凸显缺陷特征,提出了一种基于经验小波的多光谱显著性融合算法。该算法利用结构纹理分解方法抑制了复杂的背景,通过具有经验信息的二维张量经验小波进行多尺度分解,得到包含缺陷信息的细节层,并对其进行显著性分析,增强权重较大部分图像的对比度,最终得到强缺陷特征图像。对比了平均梯度、边缘强度、清晰度及标准差4个质量评价指标,实验结果表明,所提算法的这些指标比经典融合算法依次提升了0. 01、11. 11、0. 48、2. 33以上,呈现出较好的性能。 相似文献
14.
基于谱残差视觉显著性的带钢表面缺陷检测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对带钢表面缺陷检测实时性要求高,采集的图像易受光照环境影响且缺陷特征弱等因素影响,提出一种基于谱残差视觉注意模型的带钢表面缺陷在线检测算法。首先,提出改进同态滤波方法对图像预处理,去除光照不均匀的影响,改善后续的分割结果。然后,构建谱残差视觉注意模型,通过对数频谱曲线差分得到缺陷显著图像。最后,提出加权马氏距离方法对显著图像阈值化增强,并利用连通区域标记法,标记出原带钢图像的缺陷位置。对提出的算法进行了实验验证,结果显示:该算法检测速度快,单幅图像平均检测耗时仅37.6ms,满足带钢在线实时检测要求。在同一缺陷数据库与灰度投影法,多尺度Gabor边缘检测法和隐马尔可夫树模型法进行了性能对比,结果表明:本文算法对带钢常见8类缺陷类型,平均检测率达到了95.3%,且漏检率和误检率较低,有效性高于对比算法。 相似文献
15.
16.
针对深度卷积神经网络中特征图分辨率降低,进而导致遥感图像小变化区域检测性能差以及难以有效区分外界干扰而产生伪变化等问题,提出了一种孪生注意力门控融合的遥感图像变化检测编解码网络。在编码部分引入了三重注意力网络模块,为进一步解决变化检测图中产生伪变化的问题,提出了注意力门控融合模块,从多个层次选择性地融合特征,在解码部分直接引入深度监督策略,增强了变化检测网络的特征提取能力。通过实验对本文所提网络的有效性进行了验证。 相似文献
17.
为了验证一款运用于爆炸性环境的功能安全型气体探测器的硬件安全完整性等级,通过FMEDA的方法,对气体探测器的元器件进行了失效模式及其影响的分析和随机硬件失效率的计算,并在所采用的在线故障诊断措施基础上量化分析了气体探测器的功能安全相关参数。分析结果表明,该款1oo1架构、B类系统、工作在低要求模式的气体探测器的安全失效分数达到94%,安全功能在要求时的危险失效平均概率为6.8×10-4,其设计符合标准IEC 61508所规定的硬件安全完整性等级SIL 2的要求。 相似文献
18.
19.
20.