基于机器视觉的螺纹钢表面缺陷检测方法

螺纹钢是一种广泛应用的建筑材料,在轧制过程中如果不能及时发现其尺寸和表面缺陷,就会生产出大量废品,给企业带来损失.本文设计了一种基于视觉的螺纹钢表面缺陷检测方法.先利用仿射变换对图像中歪斜的螺纹钢进行校正,然后基于霍夫变换检测纵肋边缘直线位置的方法对螺纹钢正面、侧面图像进行区分.最后针对正面、侧面图像分别进行缺陷检测,快速准确地判别表面是否存在缺陷.实验表明所设计的方法具有较好的稳定性和实用性,能有效地解决人工检测过程中效率低、误检率高等问题.     

基于孪生神经网络的小样本人脸识别

在基于深度学习的人脸识别领域中,孪生神经网络是一种解决过少样本数据降低模型性能并导致过拟合现象的有效方法.文章基于孪生神经网络提出一种引入CBAM混合域注意力机制的小样本人脸识别方法,对比实验将输出值映射为128维特征向量;采用对比损失函数,通过比较样本网络输出特征向量之间的欧氏距离来判断人脸的相似度.结果表明:在使用...