基于等值面拓扑简化的三维重建算法

针对工业CT无损检测巾缺陷的窄间信息无法准确判断的问题,提出了重建缺陷的算法.该算法使用八叉树来节省内存,并同时从内部增加和外郭切除体素的方法来准确找到缺陷的边缘,利用MC提取的等值面经过拓扑简化得到最终的重建模型.实验表明,该方法可以实现对缺陷的三维空间形状观察,并提高了检测效率,得到了缺陷在空间任意方向的分布.     

基于形态学的焊缝X射线图像缺陷检测

通过对焊缝X射线图像进行垂直扫描,提取扫描线的线灰度曲线,提出了焊缝缺陷位置的检测算法.应用形态学滤波和分水岭变换对缺陷轮廓进行提取,实现了焊缝X射线图像缺陷的检测.对图像的实测结果表明,该方法能有效地对焊缝缺陷位置进行检测.     

基于轮廓度量与AI模型的工业缺陷检测算法研究

为了解决工业产品表面缺陷难检测的问题，针对当前检测技术现场应用痛点，从方案架构和检测技术两个层面进行研发，设计了基于轮廓度量和AI模型的工业缺陷检测算法。首先，结合图像分析算子和AI模型，建立一套完整检测方案架构。然后，耦合形状度、填充度和边数等特征，定义一种代表缺陷不规则度的轮廓度量因子，结合阈值分割，完成灰阶算子的设计；利用SIFT特征点检测机制和ICP校准方法，完成缺陷图像的匹配；建立传统视觉算子，并基于AI分割模型、分类模型与小样本训练，构建工业缺陷检测模型，准确定位到缺陷边缘区域。实验测试结果显示，相较于目前主流技术与方案，所提算法方案有利于“保检出，降误判”的应用诉求，为工业缺陷检测设备奠定核心算法基础，并确保落地。     

一种基于灰度投影的带钢表面缺陷检测算法

根据带钢表面缺陷图像的特点提出了一种利用带钢图像的灰度投影进行带钢表面缺陷目标检测的一种算法.该算法首先是把带钢图像分别进行向下和向左的灰度投影,然后在此基础上计算出向下投影与向左投影的投影均值并分别找出其中的最大值与最小值,之后分别把它们做差,如果向下投影均值的差值和向左投影均值的差值中至少有一个超过了给定的阈值则认为图像存在缺陷,否则无缺陷.该算法在多次实验中都能够很成功地完成带钢表面缺陷目标检测的功能.     

基于磁记忆法的焊接缺陷检测技术研究

研究焊缝缺陷处的磁记忆信号变化规律. 建立了地磁场下焊缝的磁偶极子模型,并模拟了其在有、无缺陷时的变化曲线,根据模型曲线的变化情况总结出了焊缝处存在缺陷时磁场强度的变化规律. 通过检测自制焊接试件的磁记忆信号与模型进行对比. 缺陷处的检测曲线与模型模拟的曲线具有很好的一致性. 建立的磁偶极子模型能够反映实际焊缝处的磁记忆信号情况,可以对焊缝处缺陷进行评价.     

改进的Gabor滤波器带钢表面缺陷显著性检测

针对传统带钢表面缺陷检测方法在实际生产过程中检测精度低、实时性差的问题,提出一种基于复合差分进化的Gabor滤波器优化方法.首先,将采集到的图像进行预处理,获取高质量图像;然后,针对传统Gabor小波滤波器参数较多和算法实时性不高两大难题,提出了一种复合差分进化的Gabor滤波器优化方法,对参数和方向分别做了改进,较大提升了检测效率;最后,对显著性缺陷目标进行阈值分割,完成带钢表面缺陷检测.实验结果表明:该优化算法复杂度低、检测效率高,优化后的Gabor检测模型在速度上比传统Gabor检测模型快了约2.3倍,平均速度达到了91.8ms/帧.     

高温连铸坯表面缺陷的机器视觉无损检测

针对高温连铸坯表面缺陷无法在线检测问题,采用机器视觉技术和相应的试验装置,建立了高温背景下CCD快门控制时间成像模型,同时设计分类器算法对缺陷种类进行归类.系统所选CCD成像装备采用水冷风冷双层冷却方式,在高温状态下能长时间连续工作.系统可检测最大铸坯宽度为3 000 mm,能有效抑制铸坯表面振痕产生的图像噪声影响,实现热态铸坯表面缺陷在线检测与分类.     

一种基于动态阈值的镀铜表面缺陷检测算法

表面缺陷检测是机器视觉检测领域的一个主要问题,针对版滚镀铜表面缺陷的特点,提出一种动态阈值缺陷检测算法。该算法采用整体结合局部的灰度特征方法、利用缺陷表面与正常表面的差异对镀铜表面进行检测。实验结果表明,该算法能精确的检测出各类缺陷所在位置及其面积大小且速度较快,达到了在线检测的要求。     

深度学习源代码缺陷检测方法

针对由于传统的源代码缺陷分析技术依赖于分析人员的对安全问题的认识以及长期经验积累造成的缺陷检测误报率、漏报率较高的问题,提出了一种深度学习算法源代码缺陷检测方法.该方法根据深度学习算法,利用程序源代码的抽象语法树、数据流特征,通过训练源代码缺陷分类器完成源代码缺陷检测工作.其依据的关键理论是应用深度学习算法及自然语言处理中的词嵌套算法学习源代码抽象语法树和数据流中蕴含的深层次语义特征和语法特征,提出了应用于源代码缺陷检测的深度学习一般框架.使用公开数据集SARD对提出的方法进行验证,研究结果表明该方法在代码缺陷检测的准确率、召回率、误报率和漏报率方面均优于现有的检测方法.      

基于SqueezeNet的混凝土表面裂纹检测研究

针对检测混凝土表面裂纹缺陷时效率低、准确率不高等问题,提出一种基于SqueezeNet的混凝土表面裂纹检测方法.首先构建混凝土图像数据集,对数据集进行预处理操作;然后构建混凝土表面裂纹检测的SqueezeNet模型,设置网络模型超参数,并将数据集输入模型训练裂纹缺陷检测分类器;最后选择适合的评价模型分析结果.实验结果表明:该方法对混凝土表面裂纹检测准确率达到99.85％,能够高效的检测混凝土表面裂纹缺陷,为建筑质量检测智能化的研究工作提供参考.     

基于冲击响应的目标P特征检测算法研究

研究目标冲击响应P特征检测算法 (PFD) .首先介绍如何由冲击雷达所获得的观测中求取目标的冲击响应 ;然后以目标冲击响应为模型以SVD技术为主要手段提出了一种具有良好效果的模型判阶方法 ;建立了以模型阶为判决统计量的P特征检测算法 ,并进行仿真实验 ,获得了满意的结果 .     

一维条码印刷质量检测研究

针对条码印刷的检测问题,提出一种印刷质量检测算法,该算法对于基于图像处理的一维条码能有效处理.并给出了算法工作流程及建立了数学模型,该算法可以避免在传统条码检测方法中多次扫描而耗费大量时间.实验结果表明,该算法可以有效地实现条码图像的检测.     

改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法

针对传统钢材表面缺陷检测方法存在检测效率低、检测精度差等问题,提出一种基于改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法。首先使用GhostBottleneck结构替换原YOLOv5网络中的C3模块和部分卷积结构,实现网络模型轻量化;其次在Backbone部分引入SE注意力机制,对重要的特征通道进行强化;最后针对数据集特点在网络中增加一个检测层,强化特征提取能力,并在Neck部分增加特征融合结构,使用DW卷积替换部分标准卷积以减少运算量。实验表明,改进的YOLOv5sGSD算法,模型体积减少了10.4%,在测试集上的mAP值为76.8%,相比原YOLOv5s网络提高了3.3%,检测精度和速度也明显高于一些主流算法。相比传统的钢材表面缺陷检测方法,提出的算法能够更加准确、快速地检测出钢材表面缺陷的种类和位置,并且具有较小的模型体积,方便于在移动端的部署。     

基于改进YOLOv5算法的钢铁表面缺陷检测

根据以往钢铁表面缺陷检测技术的检测效能较低、准确性低的情况,提出一种改进YOLOv5s的钢材表面缺陷检测算法。主要改进为：加入坐标注意力机制(Coordinate Attention,CA)的空洞空间卷积池化金字塔 (Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP),扩大模型感受野和多尺度感知能力的同时能更好的获取特征位置信息;加入改进的选择性内核注意力机制(Selective Kernel Attention,SK),使模型能更好的利用特征图中的频率信息,提升模型的表达能力;将损失函数替换为SIoU,提升模型性能的同时加快模型的收敛。实验数据表明,改进的YOLOv5s网络模型在NEU-DET数据集上的mAP值为78.13%,相比原网络模型提高了2.85%。改进的模型具有良好的检测型性能的同时检测速度为103.9 FPS,能够满足实际应用场景中钢材表面缺陷实时检测的需求。     

图像处理过程中的边缘检测和边缘配准

综述了在图像处理过程中的边缘检测和边缘匹配的算法并比较了各算法的性能,同时在牙齿三维模型建立的实验中实现了边缘检测,同时根据边缘检测出来的Z子线,以及轮廓线与模型进行配准.     

基于混合入侵检测技术的网络入侵检测方法

总结了异常检测和误用检测的优缺点,结合其优点,并克服其缺点,提出了基于混合入侵检测技术的网络入侵检测系统模型.对于同一行为,异常检测结果和误用检测结果不总是一样的,跟踪算法有效地解决了异常检测结果与误用检测结果不完全相同的问题;采用了数据挖掘方法建立正常行为轮廓库,并采用了全序列比较法和相关函数法实现异常检测引擎;提出的模型较基于单一入侵检测技术的模型相比,具有更好的检测效果.     

Image boundary extraction based on island model genetic algorithms for integrated circuit defect detection

The integrated circuit chip with high performance has a high sensitivity to the defects in manufacturing environments. When there are defects on a wafer, the defects may lead to the degradation of chip performance. It is necessary to design effective detection approaches for the defects in order to ensure the reliability of wafer. In this paper, a new method based on image boundary extraction is presented for the detection of defects on a wafer. The method uses island model genetic algorithms to perform the segmentation of wafer images, and gets the optimal threshold values. The island model genetic algorithm uses two distinct subpopulations, it is a coarse grain parallel model. The individuals migration can occur between the two subpopulations to share genetic materials. A lot of experimental results show that the defect detection method proposed in this paper can obtain the features of defects effectively.     

基于背景差分法在焊缝缺陷检测中的应用

现代工业对于焊接技术的使用越来越多,如何保证焊件质量是焊缝技术的重要环节。在机器视觉中,背景差分法是一种重要的运动检测方法。基于背景像素点在图像序列中被观测到的概率是最大的前提假设,并结合背景像素点可以看作高斯分布的加权的前提假设,提出了一种实时焊缝检测算法。该算法在准确检测焊缝缺陷的同时,能够在一定程度上对焊缝缺陷类别进行分类;既能提高产品的合格率,有通过反馈焊缝缺陷的分类,对焊缝生产线的调节提供帮助。实验结果证实了所提算法的有效性和实时性。     

区域覆盖的多机协同探测任务分配策略

为满足战场环境下对兴趣区域进行覆盖探测的任务需求,提出了一种基于区域覆盖的多无人机协同探测任务分配策略。首先通过最小圆覆盖法确定无人机在兴趣区域中的目标航迹点,其次进行多机协同任务规划,在目标分配模型的基础上进一步建立时间分配模型,然后利用改进灰狼算法对任务分配模型进行求解,最终实现资源优化分配决策方案的获取。仿真结果表明,所提算法相比其他算法具有更快的收敛速度,能够更加有效地解决区域覆盖探测资源优化分配问题。     

基于多Agent的机场场面冲突检测与解脱算法研究

为了减少机场场面运行冲突,提高机场场面运行效率,提出了基于多Agent的场面冲突检测与解脱算法。该算法以多Agent技术建立场面资源Agent和飞机Agent模型,采用基于滑行路径和实时运动的方法来进行冲突检测,以及通过合同网协作模型进行冲突解脱。最后依据该算法进行仿真分析,验证了该算法的有效性和可行性。