基于人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测系统

针对依赖人工进行太阳能电池片表面质量检测时效率和精度低的问题,文章提出了基于机器视觉以及人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测方法。将表面缺陷分为外形缺陷、颜色缺陷、裂纹以及丝印线路缺陷4类,基于模板匹配检测外形缺陷,基于HIS空间下的颜色直方图检测颜色缺陷;针对细微性缺陷容易受噪声影响的特点,利用2类人工神经网络进行断栅检测,并对这2类神经网络进行比较。大量实验结果验证了上述方法能够准确、快速地检测出太阳能电池片表面缺陷。     

机械系研制成功的FG(反贴高解相力)密栅版及制造工艺荣获国家发明奖

我校机械工程系在兄弟单位协作下研制成功的“FG(反贴高解相力)密栅版及制造工艺”最近荣获了国家发明奖三等奖。 密栅云纹方法是实验力学中近几年迅速发展的一种新型测试方法。它广泛应用于工程结构、机械另部件强度刚度测量、材料的力学性能测定、塑性变形工艺和材料断裂问题研究以及板壳变形测量等各方面。密栅版是由印有栅线的乳胶层、剥离层和涤纶片基三部份组成。使用时,在感光胶片上拷贝出具有一定密度的栅线,根据栅线云纹的疏密和形状计算出试件的变形和受力大小。 他们研制成功的“FG密栅云纹版”,具有高解相力、高反差、同时具…     

液晶数字投影三维形貌测量技术

提出一种新的投影栅三维形貌测量的实现方法．由计算机生成标准正弦分布的栅线条纹，利用数字投影仪投射到参考平面上；由CCD摄像机分别采集放置待测物体前后的两幅栅线图，根据傅里叶变换法解调出物体的三维形貌．实验系统对环境要求低，投影栅线所含的噪声较小。测量精度较高，具有一定的实际应用价值．     

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.     

频谱扫描的物体面形测量方法研究

根据正弦投影栅成像及其傅里叶变换的特点，提出了一种利用频谱扫描测量物体面形的方法．使用CCD摄像机采集一幅待测物面的图像，利用傅里叶变换法求出其空间频谱．扫描频谱图，确定参考平面投影栅线的空间频率，进而利用余弦函数模拟参考平面上的投影栅线分布．由待测物面上和参考平面上投影栅线的相对变形可求出物体的高度场分布．该方法不需要相位分布测量，也不需要解包裹运算，只需一幅图像即可实现物体的面形测量．笔者介绍了该方法的原理并进行了实验验证，给出了实验过程和实验结果．实验结果表明，该方法可实现物体面形的快速识别，有自动化程度高、计算速度快、对环境要求更低的优点．     

基于YOLOv5和U-Net3+的桥梁裂缝智能识别与测量

为了克服传统数字图像处理方法进行桥梁裂缝识别时面临的效率低、效果不佳等问题,提出了集成深度学习YOLOv5和U-Net3+算法的一体化桥梁裂缝智能检测方法.通过调整算法宽度和深度参数,优化边界框损失函数,构建基于YOLOv5目标检测算法的裂缝识别定位模型,实现桥梁裂缝快速识别与定位;引入结合深度监督策略及预测输出模块的U-Net3+图像分割算法,训练并构建桥梁裂缝高效分割模型,实现像素级裂缝智能化提取;建立结合连通域去噪、边缘检测、形态学处理的八方向裂缝宽度测量法,基于U-Net3+裂缝分割结果实现裂缝形态及宽度高精度测量;利用LabelImg图像标注软件制作包含4 414张图像的裂缝识别定位模型训练数据集;利用LabelImg图像标注软件及CFD数据集制作包含908张图像的裂缝分割模型训练数据集;利用无人机航拍的485张5 280×2 970 pixels桥梁索塔裂缝图像,来制作裂缝智能检测模型的测试对象.将所提出的裂缝检测方法应用于上述裂缝测试对象,其裂缝识别定位准确率91.55%、召回率95.15%、F1分数93.32%,裂缝分割准确率93.02%、召回率92.22%、F1分数92.22%.结果表明,基于YOLOv5与U-Net3+的桥梁裂缝智能检测方法,可实现桥梁裂缝高效率、高精度、智能化检测,具有较强的研究价值和广泛的应用前景.     

基于卷积滤波三维形貌光学检测中频谱自动移位的实现

在投影栅相位法测量三维物体形貌技术中 ,利用栅线图像的条纹灰度值分布具有极大极小的特性 ,提出了一种有效算法 ,其特点是基于卷积滤波技术实现频谱的自动移位 ,而不需要利用频谱分析和频谱图来进行 ,提高了图像处理的速度和形貌检测技术的自动化程度     

基于宽度学习的浓密机底流浓度软测量

由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测，本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法，用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高，泛化能力强.首先，在浓密机内部安装压力传感器，建立正常工况下的历史数据集;然后，利用宽度学习系统对软测量模型进行训练，从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比，宽度学习方法具有更高的预测精度.     

基于深度学习的道路表面裂缝检测方法

道路表面裂缝检测是道路安全检测的一项重要指标,随着计算机视觉技术的不断发展,越来越多的基于深度学习的目标检测方法被应用到裂缝检测中.然而这些检测方法大都是对裂缝位置的粗略的检测或分类,无法定量的衡量裂缝为了定量衡量裂缝,提出了一种基于深度学习的像素级道路表面裂缝检测方法.使用卷积神经网络对裂缝原始图像进行分割得到裂缝的二值化图像,并实现对裂缝的面积、长度、平均宽度的自动计算,提高了测量效率并降低了检测成本.实验表明,本系统对裂缝面积测量准确率达到93％,长度测量准确率达到92％,平均宽度测量准确率达到89％.     

基于Halcon的硒鼓缺陷检测与一维尺寸测量

为实现硒鼓表面缺陷检测和尺寸测量的自动化, 运用图像处理算法中的数学形态学算子对硒鼓表面点缺陷和线缺陷进行精确检测与分类, 并根据亚像素测量方法对硒鼓尺寸进行精确测量, 通过机器视觉专用软件Halcon和.NET开发了硒鼓缺陷自动检测与尺寸测量系统。测试结果表明, 该方法与应用像素级测量法相比, 其精度提高1~2个像素, 具有精度高、 稳定性强等优点。     

一种基于光刀法的列车车轮参数动态测量方法

针对在列车车轮参数动态测量中测量精度不足的问题，文章提出一种基于光刀法的列车车轮参数动态测量方法，并分析激光线宽度对测量结果的影响。首先用Solidworks软件对测量系统进行三维建模，并根据光刀法中的相机参数对软件相机模块进行调整；然后对特定位置图片进行RGB提取、畸变矫正、灰度化和中心提取等预处理，并利用特征点提取、曲线拟合的方法计算得到车轮直径、轮辋宽度和轮缘高度等车轮参数；最后利用单边轮实验进行验证，结果表明该文方法的测量精度满足实际测量需求。     

CAD2000下DTM的建立

利用泰森多边形进行三角剖分是一种常用的建立DTM的方法，但是常用算法存在缺陷，本文对此算法进行了深入研究，从算法实用性的角度出发进行改进，提高了算法的效率，顾及地性线的构网使得建立的DTM更加符合实际，考虑测量生产实际的软件使用情况，利用ObjectARX开发工具和VC＋＋开发环境，实现了CAD2000下建立DTM的功能。     

应变片外观缺陷检测方法

应变片是用于测量应变的关键元件,在实际中应用广泛,其外观缺陷检测在工业生产中具有重要意义。本文针对应变片图像缺陷检测存在的难点和人工目视检测应变片外观缺陷存在的成本高、检测结果不稳定、效率低等问题,提出了一种自动检测应变片外观缺陷的方法。其中提出了方向canny边缘检测算法,在准确检测出应变片图像边缘的同时,有效解决了传统canny边缘检测算法的耗时问题；针对应变片图像灰度分布不均、光照剧烈变化等情况,提出了动态阈值法来分割丝栅区和焊接区。首先,对应变片图像采用双边滤波进行预处理,在去除噪声干扰的同时保留边缘信息；然后,根据方向canny算子分割出感兴趣区域；其次,根据动态阈值法分割出丝栅区和焊接区；最后,采用形态学操作的方法,检测应变片存在的缺陷。实验结果表明,本文所提检测方法能够准确有效的检测出应变片外观缺陷,算法稳定性高,满足实时性要求；同时系统人工干预少,检测效率高,能实现自动检测。     

面板正面裂纹缺陷的评价方法

借助90倍体视显微镜的放大功能和摄像头成像技术,利用标准尺在屏幕上指示的刻度来测量裂纹的宽度。采用定点划线的方法,测量面板正面的所划定3条线上所有裂纹宽度,并用裂纹平均宽度和裂纹宽度标准差两个参数来评价面板正面的质量。提出了面板正面裂纹缺陷的评价方法,并在实测的基础上,对红橡、柞木、帕利印茄面板正面裂纹开裂情况进行测量,分析了正面裂纹对涂饰表面裂纹的影响,并验证了此评价方法的可行性。     

基于深度学习的连铸坯表面缺陷检测

采用提取图像的纹理、几何特征并利用支持向量机(support vector machine, SVM)进行检测和识别的方法,对宝山钢铁现有的连铸坯表面裂纹、凹陷、夹杂物、气孔、划痕等缺陷进行分析,缺陷检测准确率为83%.提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的方法进行缺陷检测.该方法对裂纹缺陷的检测准确率为93%,对其他缺陷(由于凹陷、夹杂物、气孔、划痕等缺陷数据较少,这些缺陷归为一类)的检测准确率为88%.实验结果表明,采用深度学习的方法能够有效检测、识别出具有缺陷的连铸坯,检测准确率较高.     

单层球面网壳的整体稳定性分析

网壳结构的非线性稳定研究一直是国内外学者关注的热点问题,本文利用大型通用有限元软件ANSYS,以肋环型单层球面网壳为代表,进行了几何非线性整体稳定分析和弹塑性整体稳定分析.考察了网壳初始缺陷的有无、初始缺陷的选取、以及杆件划分的单元数量对其整体稳定的影响,发现杆件单元划分数目对单层球壳整体稳定性系数没有影响,缺陷整体稳定系数比完善结构整体稳定系数低25.6%,二阶模态缺陷整体稳定系数比一阶模态缺陷整体稳定系数低5%左右.     

轮胎带束层接头缺陷在线检测研究

轮胎带束层在线贴合时，接头对接质量是影响轮胎安全性的关键因素，也是企业质量把控的关键环节。目前企业中对于带束层接头质量的检测方式主要是人工及少部分传统视觉检测，人工检测的评价结果受人的主观意识影响较大，导致误判率、错判率高，而传统视觉检测因为胎面粗糙度、接头缺陷性质等因素，容易出现误检率高、效率低等现象。为解决上述问题，提出一种基于机器视觉及线激光辅助的轮胎带束层接头缺陷在线检测技术，建立了一种将积分法初定位与斜率均值法精提取相结合的特征点提取方法，有效消除了带束层表面粗糙度对特征点提取精度的干扰；建立了精度校正模型，减少了伪特征点对测量精度的影响。最后通过实验验证了本文方法应用于带束层接头缺陷在线检测的有效性，实验结果表明所提方法的平均检测时间为3.35 s、误检率低于5%，相较于传统的检测方法具有更高的效率与准确率。     

基于X射线的BGA空洞缺陷3D检测方法

目的对球栅阵列封装(Ball Grid Array,BGA)芯片中由于焊接过程中产生的气体未能及时逸出所致的空洞缺陷进行3D检测,以降低缺陷检测难度和提高准确率,为实现BGA产品的流水线检测奠定基础.方法利用X射线三维显微镜对BGA芯片进行扫描与重建得到3D模型,将模型等距切片后转为灰度图像,根据3D可视化结果和灰度直方图选择固定阈值进行全局阈值分割,将分割得到的二值图进行连通区域标记并计算各区域面积,最后采用积分法求取焊球和空洞体积并计算空洞率.结果与2D检测方法对比,该方法可以有效去除图像中的多元器件重叠的不利因素,可直接观察空洞缺陷的大小及位置;在BGA切片图像中标记分割阈值的等值面并测量焊球和空洞的直径,将测量结果与DR图像中的测量值对比,最大误差为3.726μm,表明该方法可以准确地分割焊球及空洞特征.结论该方法可以有效地检测出BGA中的空洞缺陷,并准确地计算出焊球和空洞体积及基于体积的空洞率.     

基于快速选区卷积神经网络模型的工业产品表面缺陷检测

针对传统带钢表面缺陷检测算法检测效率低、准确率差的情况,提出一种基于快速选区卷积神经网络模型的多尺度带钢表面缺陷检测算法;首先利用残差网络思想对该模型网络特征提取层进行改进;其次,利用多尺度推荐区域网络设置合理大小的卷积滑动窗口,提取出更加准确的推荐区域;最后,利用软判决非极大值抑制机制替代传统的非极大值抑制机制,解决缺陷特征相近时检测框丢失的情况,并在SD_data数据集上进行实验验证。结果表明,所提出的算法对多尺度带钢表面缺陷的检测准确率明显提高,漏检率显著降低。     

一种基于FaceSDK的人眼宽度测量系统

本文介绍了一种基于FaceSDK的快速人眼宽度检测技术.首先利用FaceSDK1.6开发包实现了人眼中心位置定位,接着提出了一种实现人脸区域分割的算法,最后成功实现了人眼宽度的自动测量.仿真结果表明该系统不仅检测速度较快,而且测量精度也较高,具有一定的实际应用价值.