改进YOLOv4算法的GFRP内部缺陷检测与识别

为实现航空玻璃纤维复合材料内部分层缺陷的智能识别,搭建了一种多自由度光纤耦合式太赫兹时域光谱系统,对带有模拟内部分层缺陷的样件进行检测,对检测结果图像进行了数据筛选、数据增强和数据标注,构建目标检测所用数据集.同时,提出了一种改进的YOLOv4算法,提高了缺陷智能识别的精度.实验结果表明,改进的YOLOv4算法在测试集得到91.05％ 的准确率和92.02％ 的召回率,分别较原YOLOv4算法提高了5.73％ 和8.51％,具有更强的特征提取能力,并展现出良好鲁棒性,明显消除了应用原YOLOv4算法的错检、漏检现象.     

基于太赫兹光谱和支持向量机快速检测棉花种子

鉴于目前对农产品品种的检测大多是基于可见光/近红外光谱的,提出了一种基于太赫兹光谱和支持向量机快速检测棉花种子的方法.为实现棉花种子的分类识别,在频率0.2~1.2 THz范围内采集2种最新转基因及2种非转基因棉花种子,总计40个样本的太赫兹光谱,用遗传算法优化的支持向量机建立识别模型,对不同品种的棉花种子进行识别.实验结果表明,该方法对不同品种的棉花种子综合识别率达到93.75%,由此,太赫兹光谱结合支持向量机的检测方法可为不同品种的生物辨别提供一种精确、快速、简便的检测方法.     

基于卷积收缩自编码器的半监督缺陷识别方法

提出了一种基于半监督卷积收缩自编码器的缺陷识别方法.从未标记数据中获取有效缺陷信息,结合少量标记样本,实现较高的缺陷识别效果,解决了传统的基于卷积神经网络的缺陷识别方法依赖大量标记样本的问题.实验结果表明:本文方法具有较高的识别精度,在少量标记样本下即可获得不错的识别效果,相较于其他方法,准确率提升4.93%～62.96%,可有效降低样本标记成本,加快模型部署速度,确保质量检测和生产计划顺利进行.     

基于卷积神经网络的磁瓦缺陷检测研究

针对磁瓦缺陷种类多样性及无法准确描述其缺陷的问题,提出一种基于卷积神经网络的缺陷检测方法。构建缺陷类型的数据集,并对数据集中的图像进行预处理;设置卷积神经网络模型参数,训练缺陷分类器;通过训练结果完成对缺陷图像的识别并标注缺陷类型。实验结果表明,该方法检测的准确性和实时性均优于传统检测方法,具有非常好的鲁棒性,为工业生产的实际应用提供了可靠的依据。     

超声相控阵检测CFRP缺陷识别方法

碳纤维增强复合材料(CFRP)以其特殊的性能广泛应用在不同领域,然而缺陷的存在严重影响材料的性能,造成重大的经济损失,甚至存在安全隐患,因此,碳纤维复合材料的无损检测与缺陷识别已成为该领域的研究热点之一.利用超声相控阵系统检测CFRP中3种常见缺陷——分层、夹杂和脱粘,得到原始A扫信号,运用小波包变换理论,提取样本特征值,建立并训练BP神经网络,对3种缺陷进行识别,识别率达到95.7%.结果表明:利用超声相控阵技术可以提高缺陷检测效率,对缺陷有良好的成像效果;小波包与BP神经网络的结合,对CFRP中的不同缺陷有较高的识别率.     

基于级联卷积神经网络的公路路基病害识别

针对当前公路路基病害识别中探地雷达(GPR)技术的数据分析还依赖于人工识别,识别效率低、准确性差问题,建立了级联卷积神经网络来实现自动识别探地雷达图像所反映路基病害的任务。级联卷积神经网络系统由2个卷积神经网络组成,分别用于识别低分辨率和高分辨率探地雷达图像。神经网络的建立包括训练、验证和测试3个步骤。通过训练和测试的结果验证了级联卷积神经网络系统的稳定性,并将级联卷积神经网络和Sobel边缘检测,K值聚类分析进行比较,以论证其优越性。结果表明:级联卷积神经网络在路基病害分类训练中的识别准确率为97.46%,验证中的识别准确率为95.80%,其识别路基病害的精度较高;级联卷积神经网络对发射频率300、500、900 MHz的图像分类准确率分别为94.20%、93.89%、94.57%,对不同公路结构的图像分类准确率分别为94.80%、94.78%、94.28%、94.21%,可见级联卷积神经网络的识别准确性不受雷达发射频率和路面结构的影响;当图像分辨率较低时,Sobel边缘检测和K值聚类分析无法准确提取路基病害几何特征信息,级联卷积神经网络可通过分类器2准确识别;当图像分辨率较高时,Sobel边缘检测和K值聚类分析仅能提取路基病害的部分特征,后续病害类型的识别需要人工完成。可见级联卷积神经网络较其他算法在路基病害识别方面更准确、高效。     

基于深度学习One-stage方法的焊缝缺陷智能识别研究

目前基于深度学习的卷积神经网络在对焊缝缺陷射线图像进行智能识别时,多采用基于候选区域的two-stage方法,检测速度难以满足实时性要求。针对该问题,提出基于深度卷积神经网络的one-stage焊缝缺陷识别定位算法,将整张图像输入网络,并直接在输出图像上标定目标缺陷位置及类别。通过采用特征金字塔、减小网络深度、引入跳跃连接卷积块和K-means算法等方法对YOLO网络进行改进,提高了网络对焊缝缺陷识别定位的准确率和速度。实验结果表明:该方法比two-stage识别定位算法和YOLO原网络在检测速度和检测精度方面都有所提升,单个图像的平均识别准确率为94.9%,召回率为94.1%,处理时间为19.58 ms,具备焊缝缺陷在线实时识别的工程应用价值。     

应用于起重机智能视觉检测的双网络并行模型

起重机是一种使用广泛的物流设备,然而在长期高负载运作下,由于机械磨损、疲劳断裂产生的裂纹以及长期暴露于高温、潮湿环境下造成的机械腐蚀是无法避免的问题.传统的人工检测,一方面无法保证检测人员的作业安全,另一方面无法保证检测的全面性.因此,提出一种基于深度卷积神经网络的起重机金属结构缺陷视觉检测算法.由于起重机金属结构缺陷图像数据的规模小于深层次卷积神经网络所需的数据规模,容易导致过拟合,故先设计浅层次的卷积神经网络模型,再采用深层次的卷积神经网络训练浅层次卷积神经网络,得到一个深层次与浅层次的双网络并行模型,以此达到提高浅层次卷积神经网络检测的准确性和鲁棒性.实验上,通过双网络并行模型算法与单网络模型、传统机器视觉识别方式的实验性能对比,验证了该算法的有效性和更好的鲁棒性.     

黄曲霉毒素B1溶液的太赫兹时域光谱分析

黄曲霉毒素的物理检测是目前国内外食品安全检测的一个研究热点。针对近红外和传感器方法检测精度差的问题,采用太赫兹时域光谱技术,研究了黄曲霉毒素B1溶液对太赫兹波的响应。首先根据B1溶液在不同频率范围内的光学参数(主要是折射率和吸收系数)的不同,对B1溶液的太赫兹光谱进行定性分析;再利用最小二乘支持向量机对其进行定量分析。实验和分析结果表明,利用太赫兹时域光谱技术能够对黄曲霉毒素B1溶液的不同浓度进行精确识别,为以后建立黄曲霉毒素太赫兹谱库和快速检测食品中的黄曲霉毒素提供了理论依据。     

小波分析与人工神经网络结合对混凝土缺陷超声信号识别的应用

混凝土缺陷的无损检测的准确率和可靠性一直不太理想.本文根据混凝土缺陷超声检测信号非稳态的特点,利用小波包变换提取反映缺陷性质的特征值,并运用神经网络模式识别技术对特征值进行缺陷识别.预制了一组具有裂缝缺陷的混凝土试件,并对其进行了检测,检测结果表明利用小波包变换与人工神经网络相结合的方法进行缺陷识别,可使缺陷位置和范围的判别获得较高的准确率.     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

基于深度学习的化妆品塑料瓶缺陷检测

提出一种基于深度卷积神经网络的化妆品塑料瓶表面缺陷检测算法。采用百万像素级别的工业相机采集大量的塑料瓶图像样本,并通过HSV(hue,saturation,value)颜色空间变换和Otsu阈值分割等方法对图像进行预处理。采用随机图像变换法对数据集进行增强,并对图像进行标准归一化处理。在卷积神经网络模型中应用深度可分离卷积和Dropout技术以减少参数量,从而避免过度拟合。使用训练样本集训练该模型,并在测试集中将结果与几种经典图像识别算法进行比较分析,结果显示,本文算法的识别准确率高达约0.97。由此表明本文算法的效果优于其他经典算法,有望将其应用于化妆品塑料瓶缺陷检测的工业自动化系统,以提升缺陷识别效果,从而提高生产效率。     

基于深度学习的汽车轮毂缺陷自动分割技术

针对建立轮毂无损检测智能化平台的需要,本文提出一种基于深度学习算法的轮毂缺陷自动分割方法,利用卷积神经网络的结构和径向基函数神经网络的非线性特点,构造一种深度学习网络结构来模拟人类的视觉感知。本文依据汽车轮毂X射线图像,利用U-Net网络来训练轮毂缺陷分割模型,并在感兴趣区域的基础上模拟人脑层次感知系统,该层次感知系统能识别感兴趣区域的灰度像素,通过深度学习分层网络和卷积神经网络,逐层提取缺陷区域的内在特征,从而实现轮毂缺陷的自动分割。实验表明本方法针对复杂轮毂缺陷的识别率达到90%以上,且识别时间开销大约5ms/张,优于传统方法。可见该方法能够满足轮毂缺陷自动分割的需求,具有潜在的应用前景。     

基于深度神经网络的手写数字识别模拟研究

当前图像识别大多采用基于特征提取的传统机器学习方法与卷积神经网络的方法,但传统图像识别技术需要手动提取图片特征,而卷积神经网络对硬件要求高,训练时间长等。针对以上问题,本文提出基于深度神经网络模型的手写体图像识别方法,让机器自动学习特征,并在此基础上,通过改进成本函数,加入dropout防止过拟合,来提高手写数字识别的识别率。仿真实验对比结果表明,基于深度神经网络模型的方法比当前传统算法的识别率提高了3.41%,有效解决了人工识别费力耗时问题,对手写数字的研究具有重要意义。     

基于卷积神经网络的无人机识别方法仿真研究

为了提高卷积神经网络(CNN)的泛化性和鲁棒性,改善无人机航行时识别目标图像的精度,提出了一种CNN与概率神经网络(PNN)相结合的混合模型。利用CNN提取多层图像表示,使用PNN提取特征对图像进行分类以替代CNN内部的BP神经网络,采用均方差和降梯度法训练模型,通过将预处理的图像传输到CNN-PNN模型,对图像纹理和轮廓进行分类识别,并将此模型的仿真结果与卷积神经网络模型、卷积神经网络-支持向量机模型的结果进行对比。仿真结果表明,与其他两种模型相比,CNN-PNN模型具有更好的精准度,识别率高达96.30%。因此,CNN-PNN模型能够快速有效地识别图像,准确度和实时性较高,在图像识别等方面具有很好的应用前景。     

基于数据增强的卷积神经网络火灾识别

当前图像识别采用的普遍方法是卷积神经网络方法,但该方法依赖于大数据集,在样本不足时会出现过拟合问题。针对以上问题,根据火灾的背景复杂性和卷积神经网络自动学习特征的优点,提出一种基于数据增强的卷积神经网络火灾识别方法。对少量火灾图片引入数据增强技术,通过搭建一个3层卷积池化层和一个全连接层自动提取火灾特征,使用softmax分类器输出。仿真实验结果表明:原始数据测试集的识别率为95%,损失值发散,提出方法使测试集损失值收敛到0.2,改善了过拟合的问题;对数据增强减少过拟合的原因进行分析,表明对小样本使用卷积神经网络具有重要意义。     

基于稠密连接和非局部运算的烟雾识别方法

烟雾图像检测已经成为早期火灾预警的主要技术手段之一,为了提升烟雾识别准确率和运算效率,提出基于稠密连接和非局部运算的深度卷积神经网络用于烟雾识别。首先,设计深度网络中卷积层间的稠密连接机制,构建稠密基本块,增强信息流通和特征重利用,同时也减少模型参数量。然后,为了进一步考虑烟雾图像的全局信息,将非局部运算与稠密基本块中的卷积运算相结合,构建稠密和非局部基本卷积块。最后,利用已经构建的若干个稠密和非局部基本卷积块搭建用于烟雾识别的深度卷积神经网络。在已经公开的烟雾图像数据库上进行性能评估,实验结果表明,提出的基于稠密连接和非局部运算的烟雾识别方法以不到1M的模型参数量取得了更令人满意的性能。     

基于级联卷积神经网络的驾驶员分心驾驶行为检测

针对驾驶员分心驾驶行为检测,设计一种级联卷积神经网络检测框架。检测框架由第一级分心行为预筛选卷积网络和第二级分心行为精确检测卷积网络两个全卷积网络级联构成。预筛选卷积网络是一个轻量级的图像分类网络,负责对原始数据进行快速筛选,其网络层数少、训练速度快,结构特征冗余较少,能够减少后续网络的计算负担;分心行为精确检测卷积网络采用VGG(Visual geometry group)模型特征提取的深度迁移学习检测算法网络,通过迁移学习重新训练分类器和部分卷积层。提出的级联神经网络最终可以实现9种驾驶员分心驾驶行为的准确识别检测。实验结果表明,相比主流单模型检测方法,在保证算法效率的同时准确率均有明显提升,准确率达到93.3%,有效降低了误检率。该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于卷积神经网络的卫星遥感图像拼接

针对传统算法不适用于外观发生较大变化的图像拼接问题, 提出一种基于卷积神经网络的遥感图像拼接方法, 通过深度学习使模型实现对遥感图像的配准和拼接. 通过两次实验将该算法与传统算法进行对比. 首先, 以欧氏距离作为评价指标, 分别通过两种算法在不同图像数据集上进行统计, 对它们的图像配准能力进行评估. 其次, 在真实的遥感图像拼接应用场景下对比两种算法实现的遥感图像拼接效果. 实验结果表明, 卷积神经网络模型对外观发生较大形变的图像具有更好的配准能力, 因此对于外观产生较大变化的遥感图像, 可采用该算法代替传统算法实现图像拼接, 得到更精确的全景图像.