基于图像识别的定日镜振动误差检测

针对塔式太阳能热发电技术中定日镜指向精度要求高的特点,通过安装在定日镜镜面上的图像采集器采集特定标志的图像分析镜面反射法线的振动情况,基于图像分析结果将定日镜振动误差分解为绕方位轴偏差角数据和绕俯仰角偏差角数据分别进行分析,并建立定日镜振动误差模型.然后选取试验用定日镜的相关数据进行基于标定白板的仿真计算,通过与现场试验结果进比较,表明定日镜振动误差模型能够准确地反映定日镜镜面法线实际的振动情况,为定日镜的控制运维策略制定提供有效的理论支持.     

平板玻璃缺陷识别系统设计

基于OpenCV视觉库,设计了一套玻璃缺陷识别系统。应用图像处理函数实现图片的灰度化、滤波、二值化、轮廓识别等功能,进行缺陷形态特征的识别。应用该系统,可根据玻璃的面积、轮廓、长宽比等特征,实现缺陷的自动识别和分类。     

深度连续卷积神经网络模型构建与性能分析

为了提升卷积神经网络特征提取能力,设计了一种基于连续卷积的深度卷积神经网络模型.该模型采用小尺度的卷积核来更细致地提取局部特征,并借助连续的两个卷积层增加模型的非线性表达能力,结合Dropout技术降低神经元之间的相互依赖,利用抑制网络过拟合对模型进行优化.人脸表情、手写数字字符和彩色图像的目标识别实验表明,在图像较为复杂时,该模型在识别的准确性和泛化性能上比手工特征提取方法及一般的2、3层卷积结构具有明显的优势.     

基于图像识别的疲劳驾驶监测方法研究

经研究提出使用摄像机直接朝向驾驶者的面部,以便实时监控驾驶者的疲劳程度.如果检测到疲劳将发出警告信号,提醒驾驶员.通过摄像头录制的视频文件并将其转换为帧,进行眼部跟踪定位,通过测量眼部区域中的图像强度的变化之间的距离可确定眼睛为闭眼或者睁眼.发现闭眼连续时间过长,系统判定驾驶员处于疲劳状态或者入睡状态,并发出警告信号的结论.通过对该算法测试,该方法可以有效的判定驾驶员的疲劳状态.     

一种语义级文本协同图像识别方法

为解决单纯依赖图像低级视觉模态信息进行图像识别准率低的问题. 考虑到许多图像中存在文本信息,提出了利用图像中的文本信息辅助图像识别的语义级文本协同图像识别方法. 该方法通过文本定位方法定位到图像中的文本块,对其进行分割、二值化、提取特征等处理;然后获取语义,提取图像底层视觉信息,计算两模态的相关性,从而得到协同后验概率; 最后,得到联合后验概率,并取其中最大联合后验概率对图像进行识别. 在自建体育视频帧数据库中,通过与以朴素贝叶斯为代表的单模态方法进行比较,方法在3种不同视觉特征下均具有更高的准确率. 实验结果表明,文本协同方法能够有效辅助图像识别,具有更好的识别性能.     

基于机器视觉及深度学习的静脉药物调配机器人药瓶识别北大核心

静脉药物调配机器人需要对数百种不同类型的药物进行调配,不同药物药瓶类型的识别、测量是精准调配的关键。对静脉药物调配机器人在药瓶类型分类、药瓶关键尺寸测量等不同任务要求情况下,运用基于机器视觉方法和深度学习框架YOLOv5s,实现了一种高效稳定的识别测量方法。结合机器视觉方法的测量准确性,深度学习方法对背景、光源的不敏感性,实现配药过程中不同环节药瓶的准确识别、测量。并通过实验定量地检测背景、环境光源对于识别结果的影响。     

基于改进C-V方法的焊接图像识别

基于简化的Mumford—Shah水平集图像分割模型，Chart—Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法（C～V方法）。文中对该算法进行了深入研究，指出了原方法存在的缺陷，即处理的图像必须具有比较明显的特征，分割目标过多且较为分散时则很难得到理想的结果，每次迭代过程都需要对所有的图像数据进行计算，比较费时。根据焊接图像本身的特点给出了三点改进，即强化特征模型的修正、多尺度快速算法和全局特性抑制。应用改进的算法，进行了模拟对比试验和真实熔池图像识别的试验。结果表明，该方法能识别出焊接图像连续轮廓，提取有用信息，具有良好的适应性，同时为复杂图像的特征物体目标提取提供了可行的思路。     

基于逻辑回归模型的木片和树皮的图像识别

为了提高木片生物能的利用率,需要除去木片中的树皮杂质。识别木片和树皮的图像对于实现二者分离具有重要作用。提出一种基于逻辑回归模型来对木片和树皮进行图像识别的算法。算法流程包括计算各种可以描述木片和树皮纹理的参数,利用SAS统计分析出最佳参数,将最佳参数计算所得的样本数据用于SAS LOGISTIC过程得到预测方程,再将预测方程用于逻辑回归模型来实现木片和树皮的图像识别。通过实验可知,最佳参数为灰度方差,该图像识别算法的正确率能达到97.4%。     

油液在线监测技术研究进展

油液在线监测技术是机械故障智能诊断的重要发展方向,传感器作为其关键元件,发挥着重要作用。对油液在线监测的粘度传感器、水分传感器、磨粒传感器以及多传感器集成的国内外研究进展进行了介绍。从电磁法、静电法、电感法、图像识别几个方面对磨粒测量与分析的国内外研究进行了介绍。提出了现阶段存在的不足,对油液在线监测的未来发展之路进行了展望。     

卫星图像的村落民居Lebesgue测度η值研究

以古民居的分布与发展演变为变量参数所形成的古村落拓扑图,通过对Lebesgue测度计算形成几何拟合数值曲线,在引入优美图优美标号的基础上,形成对村落优美度η的勒贝格测度值,在古村落发育（时间增长）过程中,η值是单调变化的。以徽州地区存在1000年古村落google卫星图像为基础,结合历史文献获得不同年代民居拓扑图,依据上述方法对村落拓扑中优美图进行统计量化,定义出村落优美度值η。结论认为η介于8000左右时,村落民居年代人文分布丰富;而低于6000时村落民居数量发展上升,但人文资料零乱;在700年左右的村落中,η值稳定在9600附近,呈现出古村落的明显拓扑特征。通过村落优美度按年代变化的η值曲线,对村落的（年代）演变做了分析。