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为实现亮度不均的复杂纹理背景下表面划痕的鲁棒、精确、实时识别,提出一种基于深度神经网络的表面划痕识别方法。用于表面划痕识别的深度神经网络由风格迁移网络和聚焦卷积神经网络(CNN)构成,其中风格迁移网络针对亮度不均的复杂背景下的表面划痕进行预处理,风格迁移网络包括前馈转换网络和损失网络,首先通过损失网络提取亮度均匀模板的风格特征和检测图像的知觉特征,对前馈转换网络进行离线训练,获取网络最优参数值,最终使风格迁移网络生成亮度均匀且风格一致的图像,然后,利用所提出的基于聚焦结构的聚焦卷积神经网络对生成图像中的划痕特征进行提取并识别。以光照变化的金属表面为例,进行划痕识别实验,实验结果表明:与需要人工设计特征的传统图像处理方法及传统深度卷积神经网络相比,划痕漏报率低至8.54%,并且收敛速度更快,收敛曲线更加平滑,在不同的深度模型下均可取得较好的检测效果,准确率提升2%左右。风格迁移网络能够保留完整划痕特征的同时有效解决亮度不均的问题,从而提高划痕识别精度;同时聚焦卷积神经网络能够实现对划痕的鲁棒、精确、实时识别,大幅度降低划痕漏报率和误报率。 相似文献
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本文采用H2O2单段、H2O2两段、次氯酸盐与H2O2加酸处理三段漂程对红麻皮低温烧碱-AQ浆的漂白工艺进行了研究。结果表明:采用P单段漂,用3%的漂剂可使漂至56.6%;总漂剂用量不变,控制P-P两段漂中P1和P2的比例,在P1:P2〈1的情况下,可获得60.2%的白度;HAP漂程,可用较少的漂剂获得白度82.4%以上的漂白浆,且白度稳定性好,浆张物理强度较高。 相似文献
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根据静止气象卫星通道少且集中在中红外-热红外谱区的特点,将线性光谱混合模型引入沙尘提取研究中.利用相关通道的累积直方图实现端元的自动提取,结合混合像元分解结果与亮温差阈值,建立了针对风云二号C,D星遥感数据的沙尘分布信息提取模型.结果表明:通过原始数据DN值的累积直方图进行端元自动提取,混合像元分解的结果能够实现沙尘信息增强;结合沙尘在11 μm通道与12 μm通道的亮温差为负及在3.7 μm通道与11 μm通道亮温差高于其他目标的特点,对"伪"沙尘像元进行剔除;该方法应用于2005年4月27~28日我国北方地区一次强沙尘暴过程的结果显示,该方法提取沙尘精度较高,能够客观反映沙尘运移过程. 相似文献
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碎解时间是影响再生浆白度的主要因素,其它条件如温度、浆浓、转子转速和碎解浆贮存时间对再生浆的白度也有一定影响,但影响不是很大。因此,控制合适的碎解时间是至关重要的。在脱墨浆适宜的工艺条件下,使用纤维质量分析仪FQA测量了不同碎解时间(0s、5s、10s、15s、20s)下的纤维形态参数,并结合电导率、Zeta电位、表面张力、浊度等参数,通过白度评价了二次纤维脱墨的效果,结果表明进口旧新闻纸的最佳碎解时间为15s。 相似文献
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针对双等离子体离子源受气压、磁场强度和放电电流影响,产生的O-离子束亮度不稳定的问题,设计并搭建了一套用于测试离子束亮度的离子光学系统,以SHRIMP II上的双等离子体离子源为对象,通过实验和仿真模拟分别研究了气压、磁场强度和放电电流对O-离子束亮度的影响规律。结果表明:该离子源能够稳定地工作在放电电流大于50 m A,气压为110~170 m Torr(1Torr=133.322 Pa)的条件下;当气压为140 m Torr、放电电流为200 m A、磁场强度为0.25 T时,获得的O-离子束亮度能够达到52.4 A/(cm2·sr)。合理控制离子源工作参数,可以增大O-离子束亮度,提高二次离子质谱的横向分辨率和灵敏度。 相似文献
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针对集成光场三维显示亮度不均匀的问题,提出基于光场重构的提高三维显示亮度均匀性的方法.该方法通过调制每台投影机投射画面各颜色通道的各处亮度,从而提高三维画面的整体亮度均匀性.实验样机主要由76台小投影机构成的投影阵列和光场调控屏幕组成,通过实验验证了提出的改善亮度均匀性的方法.实验结果表明,采用该方法可以克服现有基于多投影的光场三维显示中画面亮度不均匀的缺陷. 相似文献