基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法

视频监控、军事目标识别以及消费型摄影等众多领域对图像清晰度有很高的要求.近年来,深度神经网络在视觉和定量评估的应用研究中取得较大进展,但是其结果一般缺乏图像纹理的细节,边缘过度平滑,给人一种模糊的视觉体验.本文提出了一种基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法.为了更好的传递图像的细节信息,采用改进的残差块和跳跃连接作为生成网络的主体架构,生成器损失函数除了对抗损失,还包括内容损失、感知损失和纹理损失.在DIV2K数据集上的实验表明,该方法在提升图像清晰度方面有较好的视觉体验和定量评估.     

Autoencoder-based anomaly detection for surface defect inspection

In this paper, the unsupervised autoencoder learning for automated defect detection in manufacturing is evaluated, where only the defect-free samples are required for the model training. The loss function of a Convolutional Autoencoder (CAE) model only aims at minimizing the reconstruction errors, and makes the representative features widely spread. The proposed CAE in this study incorporates a regularization that improves the feature distribution of defect-free samples within a tight range. It makes the representative feature vectors of all training samples as close as possible to the mean feature vector so that a defect sample in the evaluation stage can generate a distinct distance from the trained center of defect-free samples. The proposed CAE model with regularizations has been tested on a variety of material surfaces, including textural and patterned surfaces in images. The experimental results reveal that the proposed CAE with regularizations significantly outperforms the conventional CAE for defect detection applications in the industry.     

面向动用计划的车辆装备备件预测研究

针对动用计划下的车辆装备备件的消耗特点,研究了车辆装备维修备件消耗量和库存控制两个预测优化问题。考虑动用计划期内车辆装备的预防性维修和修复性维修,实现定时定程维修和自然随机故障维修下装备维修备件的消耗量的预测。在此基础上,根据备件库存检查方式的特点,建立基于定期检查策略的联合补货库存控制模型,根据模型的结构特点确定决策变量界限,并利用多类种群位置更新方式改进了果蝇优化算法。仿真结果表明,改进的果蝇优化算法具有良好的求解效率,本文所提出的优化方法可为车辆维修保障资源优化提供决策依据。     

对抗样本三元组约束的度量学习算法

针对已有三元组约束的度量学习算法大多利用先验知识构建约束,一定程度上制约了度量学习算法性能的问题,本文借鉴对抗训练中样本扰动的思想,在原始样本附近学习对抗样本以构造对抗三元组约束,基于对抗三元组和原始三元组约束构建了度量学习模型,提出了对抗样本三元组约束的度量学习算法(metric learning algorithm with adversarial sample triples constraints,ASTCML)。实验结果表明,提出的算法既克服了已有固定约束方法受先验知识影响大的问题,也提高了分类精度,说明区分更加难以区分的三元组约束能够提升算法的性能。     

基于BIM的钢筋骨架语义设计点云自动生成算法

当前预制构配件钢筋骨架质量检查主要依靠人工,存在效率低、容易出错的问题。建筑信息模 型(BIM)、三维重建等技术为改进预制构配件钢筋骨架质量检查方法提供可能。运用这些技术时,有必要由钢 筋骨架 BIM 模型生成可区分每根钢筋的点云。为此,提出了语义设计点云的概念,并构建了基于 BIM 的钢筋 骨架语义设计点云自动生成算法。该算法首先从钢筋骨架 BIM 模型中提取每根钢筋并分别存储于不同的文件, 然后对每根钢筋所在文件进行格式转换,接着生成每根钢筋的语义设计点云,最后基于每根钢筋的语义设计点 云生成钢筋骨架语义设计点云。分别用简单钢筋骨架和复杂钢筋骨架对基于 BIM 的钢筋骨架语义设计点云自 动生成算法进行实验验证,结果表明,该算法能够自动并快速地生成准确的钢筋骨架语义设计点云。      

基于Halcon的IC测试探针表面质量的机器视觉检测系统

IC测试是集成电路生产中的重要工序,探针表面诸如划痕、凹坑等缺陷对性能测试结果影响大.文章研究了IC探针表面质量的机器视觉检测方法,讨论了灰度变换、均值滤波、区域连通、图像分割等缺陷图像处理和形状识别方法,建立了相应的探针表面质量检测系统,并基于机器视觉软件Halcon开发了探针表面质量检测系统软件.实验表明:开发的检测系统可对直径0.3~0.6 mm的IC测试探针表面质量进行快速检测评估,且系统的稳定性好、检测精度高,能有效缩短检测时间和减少检测成本.     

基于特征结构的频谱感知算法

为了全面认识当前的认知无线电频谱感知技术,深入研究基于特征结构的多节点合作频谱感知算法,将近年来发展的随机矩阵理论(RMT)引入到频谱感知领域,使得频谱感知性能得到提高,有可能在实际应用中实现频谱感知。通过阐述基于采样协方差矩阵及特征值类的合作频谱感知方法的基本原理,归纳其主要特点,推导出检测门限的确定方法。通过基于Matlab的仿真实验,对比和验证算法的感知性能。最后展望该方向下一步的研究趋势。     

基于稀疏强特征提取的三维地震数据完备方法

随着复杂储层地震资料特征筛选的机器学习技术的进步,如何有效地对参与地震属性优选和储层反演的地震样本进行采集和分析,成为目前智能地震预测领域的一个研究热点。目前的方法多着重于模型分类算法的改进,在标签的制作和采集方面不仅耗费大量时间进行人工标注,还存在标签不平衡情况下类内可靠性、类间平衡性不强等问题。为此,提出基于稀疏强特征提取的三维地震数据完备方法。首先,基于多数决原则的样本分割(Sample Segmentation Based on Majority Rule, SSMR)寻迹多尺度、多标签三维地震样本,进行采集、自动标注;然后,改进标签洗牌平衡方法(Improved Label Shuffling Balance Method, ILSB),通过“2+1”的样本增广平衡策略进行数据完备处理,改善样本采样不平衡性导致的模型训练偏向性;最后,利用基于最小L₁范数稀疏表示对奇异值分解结果进行强特征提取(Minimum L₁-norm Based Sparse Representation for Feature Extraction, L     

磁粉探伤焊缝区反常显示成因分析

研究了中碳钢焊缝区磁粉探伤出现的假磁痕，对焊接过程和焊缝组织进行分析，制订出合理的焊接工艺，避免表面缺陷检测的误判。     

穿孔轧卡试样剖析

研究了穿孔变形区中毛管的几何尺寸和表面质量。