基于机器视觉的轮胎表面缺陷检测系统的研究与应用

在传统的轮胎表面缺陷依靠人工检测,存在劳动强度高、受人的主观影响大以及效率低下的问题。针对这一现象,研究了一种基于机器视觉的轮胎表面缺陷3D检测系统。该系统依靠机器视觉系统获取检测轮胎的表面图像,然后创建3D模型、判定缺陷类型,最终实现实时自动预警,为轮胎生产商提供一种自动化检测方案。系统集成了先进的技术、软件和工具,配套的信息管控系统可以对轮胎型号和生产数据进行采集、存储、分析,以便在生产过程中实现更高效、更可靠的质量控制,具有较高的实际应用推广价值。     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

印刷电路板缺陷检测的实际应用

电路板在我们的日常生活中非常常见,这就使得印刷电路板的缺陷检测显得尤为重要。AOI作为新兴的检测PCB板缺陷的系统,在生产实际中正在被大家熟知并且应用。相较于传统的检测方式,AOI系统比较灵活,无论是在检测时间还是系统运算上,或者是对相关技术人员的要求相较于传统方式都比较有优势,本文就AOI系统在实际中的应用展开讨论,分析并且介绍了在实际应用中的具体细则。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

美国研究人员谈红外系统的最新进展(下)

小型红外探测器系统与传统的红外系统相比,小型红外探测器具有迥然不同的系统特点。首先,它们在小F数下拥有远距离目标识别能力。大多数研究人员习惯于讨论具有大F数的远距离传感器,这主要是因为多年来人们一直在追求大规格探测器。而可见光成像仪的研究始终是围绕小F数下的远距离成像能力进行的。由小型探测器构成的高密度阵列不仅可以提供远距离识别能力,而     

基于STM32的号码识别与短信发送仪

针对目前手工输入电话号码工作效率低下、速度慢等缺点,研制一种基于STM32的电话号码识别与短信发送仪。采用STM32作为系统核心处理器,OV7670作为图像采集模块,设计了系统硬件电路,根据模块化思想设计系统软件。该装置号码识别的准确率高,能基本替代人工输入号码。     

提高电视节目编辑制作水平的方法分析

随着社会发展,人们的精神文化需求日益高涨,电视节目作为人们重要的精神食粮,其编辑制作也必须顺应时代的变化不断提升自身水平,以创造出更多优质节目满足受众的新需求。对此,本文从电视节目编辑制作特点和新时期受众的新变化出发对当前电视节目编辑制作现状进行分析,进而提出了提高电视节目编辑制作水平的具体方法和建议。