基于边缘计算改进的MobileNetV1-SSD表面缺陷视觉检测方法

表面缺陷检测是产品质检的重要工序之一,现有边缘端视觉检测大多存在识别率低、模型结构复杂、部署困难、模型推理实时性差等问题。为此,本文以STM32H747微控制器为边缘设备,基于MobileNetV1-SSD轻量化模型,研究了一种融合CBAM注意力机制的表面缺陷视觉检测方法。首先,融合CBAM注意力机制,添加在最后一层的特征提取网络之后,使缺陷目标在检测模型中的特征表达能力得到增强,模型在仅增加少量的参数量的基础上提升模型的检测准确率;其次,对CBAM-MobilenetV1-SSD模型进行预处理;最后,采用X-CUBE-AI工具包在STM32H747微控制器中实现了模型的移植和部署。通过对比实验表明,融合CBAM注意力机制的模型mAP达到83.75%,精度比原算法提高2.75%,参数量仅为1.67M,模型大小为622KB,且部署在边缘设备对软包锂电池表面缺陷检测精度有显著提升。     

铜板表面缺陷深度测量仪及其应用

本文介绍钢板表面缺陷深度测量仪的原理、结构和使用方法。这种测量仪的创制,使得对钢板表面凹坑缺陷深度进行定量评判提供了可能。     

船用钢板表面质量缺陷及检验

本文分析钢板表面常见的缺陷有：裂纹、结疤、折叠、分层、铁皮压入、划伤、道裂等缺陷。     

基于视觉显著性的船舶结构缺陷检测研究

针对船舶结构缺陷图像中背景结构复杂,缺陷不易检测的难题,提出基于视觉显著性的缺陷检测算法。该算法采用自适应全变分模型替代FT算法的高斯滤波器并融入H分量来构建改进型FT算法,以增强缺陷图像背景的平滑和缺陷局部颜色对比度的表达能力;利用SMD算法捕捉图像结构信息及分解图像特征矩阵,凸显船舶缺陷与背景的差异性;通过自适应融合算法将改进型FT算法和SMD算法生成的显著图融合为综合显著图。对船舶缺陷进行对比实验,结果表明,提出的算法能够有效检测出船舶缺陷区域,提高缺陷检测精确率。     

船体表面缺陷检测系统研究

首先利用小波变换对船体表面的灰度图像进行特征提取,得到待检测船体表面的六维小波特征矢量;然后根据最小二乘支持向量机,采用逐级分类的方式进行舰船船体表面质量检测;最后通过实验可知,采用中值滤波进行预处理后的识别率要高于采用均值滤波。     

基于DSP的机器视觉在黄瓜生长信息检测中的应用

利用机器视觉对黄瓜的生长信息进行了检测研究.该检测系统采用DSP芯片TMS320CDM642,结合PHILIPS SAA7115芯片作为硬件平台,很好地实现了图像的采集与处理,进而实现了对图像颜色分量信息的提取.该研究对于提高温室的智能化灌溉控制具有重要的意义.     

基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法

由于传统的舰船行驶轨迹自动检测得到的目标图像局部视觉对比度低,弱小目标占据像素少,导致检测结果精度下降,无法为相关技术人员提供有效的参考价值,为此提出基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。利用所采集图像帧与帧之间的关联性,采集其灰度变化情况,获取有效信息,提取灰度矩阵特征,选择目标层次中的相邻帧,获得短时轨迹,计算得出灰度坐标,使所得轨迹光滑连续,分析单帧检测结果,完成基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。设计对照实验,验证所提出算法的应用效果,实验结果表明,在应用机器视觉技术后,检测得到的图像局部视觉对比度有着显著提高,能够证实所提出算法的行驶轨迹检测性能优于传统算法。     

基于AIS与机器视觉检测的船桥智能避碰系统

为提高目标识别率,基于自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）与机器视觉检测的船桥智能避碰系统,提出针对大背景中微小船舶目标的检测方法,主要包括图像预处理、图像处理和目标识别。试验结果表明：单纯视觉检测目标识别率可达到98.52%,AIS与机器视觉检测设备共同工作情况下识别率可达到100%。研究成果可为船桥智能避碰系统的设计提供一定参考。     

深度迁移学习下的船舶焊接表面缺陷智能检测系统

为提升船舶焊接表面缺陷检测的智能化水平、更好地适应智能制造需求,设计船舶焊接表面缺陷智能检测系统.通过采集船舶焊接表面图像,对图像进行预处理,结合深度迁移学习方法,根据缺陷特征对船舶焊接表面缺陷进行分析,建立检测模型,对图像进行缺陷目标检测,从而得到一种船舶焊接表面缺陷智能检测的高效手段,为船舶制造智能化水平和先进性的...     

基于机床改造智能视觉的舰船用零件的加工控制优化

舰船用零件加工要求精度极高,为了改善加工工艺,提出一种机床改造智能视觉的舰船用零件的加工控制优化方法。进行加工控制约束参量分析,对影响加工精度的曲面啮合、机床进给速度、主轴转速等参量进行解析优化分析,在机器视觉下进行机床控制参量的优化量算改造,实现舰船用零件控制优化,得出机床进刀最优控制律,改善加工工艺。仿真结果表明,采用该方法进行舰船用零件的加工控制,加工轨迹误差较低,收敛效果较好。     

基于单目视觉的波高检测方法研究

一般的波高传感器需要直接接触波面干扰实验过程,并且受到量程的限制。文章给出了一种基于单目视觉的波高检测方法,由高速摄像机拍摄波浪试验过程,通过分析图像的颜色亮度特征来识别出水与空气的分界线,并计算出水位和波高。文中详细描述了波高检测的图像处理算法,通过实验对算法进行了验证,分析了误差产生的原因。实验结果表明,文章提出的方法可以有效地测量水位和波高,精度满足实际需求,在许多场景下具有应用价值。     

机器视觉下的船舶吃水线自动定位系统

船舶吃水检测传统的方法采用人为测量船舷处的水尺,这种测量方法不仅受到海浪高低起伏的影响,导致观测结果误差大,观测人员还必须进行舷外作业,存在着作业风险.因此,提升船舶吃水线自动定位和检测技术有重要的应用前景.设计一种基于机器视觉技术的船舶吃水线自动定位系统,分别从吃水线自动定位系统的整体方案设计、硬件设计、软件环境、船...     

基于极限学习机的舰船焊缝缺陷识别检测研究

焊接技术是影响舰船制造水平的重要因素,在舰船焊接中受多种因素影响会出现焊缝缺陷,尤其在压力管道、外板等焊接部位易出现焊缝,对舰船航行安全构成极大威胁,易引发航行事故。为有效消除焊缝缺陷,必须采用识别监测技术准确识别缺陷和定位缺陷,并对焊缝缺陷进行处理,以提高舰船焊接质量,稳定舰船结构。本文介绍极限学习机算法、优势与改进,提出基于极限学习机的舰船焊缝缺陷识别检测技术方法,能够准确检测出舰船焊缝缺陷。     

无人艇光视觉感知研究发展综述

无人艇具有机动灵活、隐蔽性好、活动区域广、使用成本低等优点,因而具有广阔的应用前景。这使得无人艇成为国内外的研究热点,其中感知技术是无人艇执行任务的基础。基于光视觉的感知技术具有应用方便,成本相对较低,数据获取容易及信息量大等优点,得到了国内外学者的广泛研究。本文主要从五个方面探讨光视觉在无人艇中的研究:一是基于水面无人艇的水面图像预处理,主要包括水面图像稳像研究及去雾增强研究;二水界线的检测;三是利用光视觉目标检测;四是水面目标跟踪方法。最后,对无人艇的光视觉研究进行了总结及展望。     

基于红外图像的无人艇视觉目标跟踪算法

为了能够更好地适应水面无人艇复杂的跟踪情况,针对fDDST算法不能处理水面目标被严重遮挡和视野中丢失目标以及帧间目标位置发生突变的问题,对原fDSST算法进行大部分改进。改进水面红外目标搜索区域的方法,将Edge boxes与水天线结合,限定目标检索区域;并结合目标速度和尺度的变化对原算法中滤波器模版的更新率进行改进,同时考虑最大响应值和峰值波动情况对滤波器更新机制进行调整。实验结果证明,改进后的算法能够适应帧间目标大范围的突变和严重遮挡的问题,能保持较好跟踪效果而不跟丢,提高了跟踪算法的鲁棒性,加快了跟踪速度,并且对常见目标跟踪问题仍有很好的跟踪性能。     

基于虚拟样机的人字闸门启闭机动力学仿真分析

以人字闸门液压启闭机为研究对象,对启闭机传动系统进行了分析,通过仿真得到的运动和力的动态响应曲线对实践可以起到一定的指导意义,对启闭机及其设备的后续研究具有一定的借鉴价值.     

深水钢悬链立管J型铺设研究

J型铺管法具有先天的深水适应性,已广泛应用于深海水域的管道铺设作业,而我国对深水管道J型铺设的研究仍处于起步阶段。本文以作为深水开发首选立管形式的钢悬链立管为研究对象,应用Orcaflex软件对立管J型铺设过程做动态分析,校核内容包括最大弯曲应力、最大等效应力及有效张力。将铺管过程分3个阶段进行立管J型铺设强度分析,得到立管受力最大铺设阶段。针对受力最大阶段,进行立管作业窗口分析,得到满足立管使用条件的环境参数。本文所开展的深水钢悬链立管J型铺设研究对推进我国深水铺管技术的发展具有实际工程意义。     

基于蚁群算法对三轴磁强计非正交度的修正

磁强计三轴不正交度导致磁场测量存在误差,磁强记转动时输出噪声信号,因而提出了一种在测定标准磁场模值下,对三轴磁强记三轴不正交度进行修正的模型。模型不考虑三轴磁灵敏度不一致性及零点漂移等影响,通过蚁群算法仿真求解,模型可以稳定收敛于最优值。并分析了标准磁场模值偏差对收敛参数的影响,在标准磁场模值为50 000nT,绝对偏差小于等于10 nT的情况下,转动噪声抑制率超过80％。