图像检测

摘要： 为准确检测织造载荷作用前后浆纱的毛羽及有效表征浆纱的抗起毛性能,提出一种基于毛羽量图像检测的浆纱抗起毛性能评价方法。对纯棉14.5 tex的原纱和3种不同上浆率的浆纱,在JN-01浆纱耐磨性能测试仪上模拟织造载荷,并进行不同载荷次数的摩擦起毛实验。起毛后的纱线经图像采集、纱线主干分割、毛羽分割和主摩擦区间定位等处理后,提取纱线的毛羽量指标;同时,构建浆纱毛羽量与织造载荷作用次数的对数函数模型,并基于此模型提出评价浆纱抗起毛性能的综合指标纱线起毛指数。结果表明,所提出的方法可以准确检测纱线的毛羽量,同时纱线起毛指数能有效表征在织造载荷下经纱的抗起毛性能。

摘要： 二维过渡金属硫化物(TMDC)材料因为独特的激子效应和材料学性质,在太阳电池、光催化、传感器、柔性电子器件等领域得到广泛的应用。层数对其性质有显著的调控作用,自动检测识别所需层数的样品是其从实验室走进半导体制造工业的重要技术需求。本文结合反射高光谱成像技术与图像处理算法,发展了一种二维TMDC薄层样品的显微成像自动检测技术。基于自主搭建的反射高光谱成像系统,对制备的不同层数TMDC标准样品进行了光学对比度的系统研究,阐明了层数的差分反射光谱机理,提出了可靠的层数判定方法。基于传统边缘检测技术优化设计了一套图像处理算法,实现了TMDC样品的图像检测及层数鉴定。本文方法具有普遍性、实用性,结合自动对焦的扫描控制,能够实现大规模的自动化样品检测,这也为其他表面目标的显微识别和检测提供了新的灵感和参考。

摘要： 本文介绍了一种针对轨道交通车辆运维的在线检测系统,系统能实现全自动化无人值守检测,符合轨道交通行业特殊场景的安全运维要求,并且检测范围能360°无死角完整覆盖车辆外观所有可视部件,能实现对运营车辆进行故障快速定位,为检修人员提供实际而有效的指导依据,大幅提高轨道交通运维检修效率和准确率。系统采用3D成像及深度测量技术和基于深度学习的图像处理和特征识别技术等其前沿高新技术方法,从实质上解决行业痛点,彻底改善图像检测类系统的工程实现效果,为高新技术在传统行业转化和应用提供了一次有意义的尝试。该系统同类产品在技术应用和工程实现上具备足够的先进性和创新型。

摘要： 小型环形工件是许多行业常常使用的工件类型,其尺寸对环形工件的质量把控来说非常重要,如今大部分环形工件内外径的测量依然还停留在人工使用仪器仪表进行手动检测的层面,检测效率低下,也容易造成误差。借助视觉检测来取代小型环形工件的人工检测已成为一个急需要解决的问题。但是,目前视觉检测项目的开发往往仅限于项目产品本身,需要对每个产品进行专门的高级语言编写,开发过程长、开发成本较高,开发平台不具备同类包容性。针对以上特点,文章采用康耐视In-Sight软件作为图像检测开发平台,介绍一种智能相机的视觉检测快速开发方法,开发函数设置便捷、开发周期短、开发工作量小的小型环形工件视觉检测系统。文章采用多组实验验证系统精度,为精度等级处于T15-T18的环型产品快速开展尺寸检测提供视觉解决方案。

摘要： 由于对机械加工零件表面进行磨损图像检测的过程中存在噪声,影响了检测精度,为此以模糊神经网络为技术支持,结合人工智能技术,设计一种机械加工零件表面磨损图像检测方法。选取某锻造加工厂一台金属切削机械车床,就其加工零件表面展开检测分析。将模糊化概念与模糊推理融入神经元,构建五层结构的模糊神经网络,通过数控车床控制系统运行与训练,明确各网络层相关参数。利用灰度增强、中值滤波、阈值分割等预处理手段,对车床加工零件表面图像进行预处理。基于模糊神经网络结构,将预处理后零件表面图像输入网络输入层,经模糊化层、规则层、求和层的处理,由反模糊化层输出最终的磨损图像检测结果。实验结果表明,所提方法的车床加工零件表面磨损图像检测精度较高,对加工现场复杂的光照环境,具备较强的抗干扰能力,可行性与可靠性优势显著。

摘要： 针对果实图像小目标检测难,检测速度、精度受限等问题,利用CNN算法对图像进行特征数据提取、卷积、池化等操作,在最后1个卷积层操作之后、激活函数之前插入BN(BatchNorm)层,使用BN算法对图像数据进行批规范化处理,减小图像之间的绝对差异,突出相对差异;并针对数据特点设计训练方案,通过给定输入向量和输出的目标向量,求出隐层以及输出层中各个单元的输出,然后进一步求出目标值和实际输出值之间的偏差值e;通过不断比对最终确定有效的权值和阈值;经远程云服务器上的TensorFlow2.1.0学习框架实验,表明CNNBN算法能够加快分类效果和训练速度。

摘要： 为了解决现有检测系统存在的稳定性不足、检测精准度偏低的问题,本文结合振动与图像检测过程,设计了新的车轮踏面擦伤检测系统。因车轮对钢轨的冲击速度与车轮直径呈负相关、与擦伤长度和行驶速度呈正相关,则可计算轮对在不同行驶速度下对钢轨的冲击速度,并撞击速度与临界速度的关系求得车轮踏面擦伤深度。利用线性激光光源投影踏面表面,把入射光点的散射光转换成映像,并利用小波分析其多分辨率属性,然后构建振动信号与图像采集模块,并设计完整的擦伤检测系统。仿真实验结果表明,该系统可以精准检测出车轮踏面擦伤,且操作便捷、工作效率较高。

摘要： 对高速运动的微弱目标进行长时间相干积累检测时,回波跨距离单元移动导致积累性能下降。通过分析回波发生距离偏移的原因,在频域脉压后对相位进行校正使得回波对齐,信噪比得以改善。以特征点提取的图像变换处理方法是一种非相干积累检测,可以从噪声图像中提取出目标的运动轨迹。仿真验证了上述方法的有效性。

摘要： 为提高烟丝宽度检测效率与准确性,建立了基于变径圆的烟丝宽度图像检测方法,通过与现有的ISO投影法、Hough变换法进行对比,分析了3种方法在测量烟丝宽度时的准确性和检测效率。结果表明:(1)变径圆算法检测的标准线条宽度与实际宽度的相对误差最大为5%;采用变径圆法和ISO投影法测量30根烟丝,两种方法检测结果在95%置信区间内无显著性差异。(2)以6种烟丝样品作为实验对象,相较于Hough变换法,变径圆法测量结果更接近ISO投影法测量结果。(3)变径圆法检测烟丝宽度10次重复性实验相对标准偏差最大为1.2%;采用变径圆法检测6组烟丝样品宽度平均用时2.5 min,相较于ISO投影法用时的37.0 min检测效率更高,可为烟丝宽度快速检测提供支持。

摘要： 为了加强故障信息数据挖掘力度,减少人力物力资源浪费,解决机械故障图像检测的特征信息、高分辨属性描述清晰度有限等问题,在决策树算法的基础上构建一种诊断机械故障信息挖掘方法。对机械故障检测图像中连续小波进行离散化处理,提取小波变换特征,将多次分解后的小波变换特征集成为并行结构;根据包含小波变换特征集并行结构的子集节点,在决策树算法中引入C4.5算法,优化挖掘出具有较高取值信息增益的灰度级,并通过校正矩阵将每个样本图像构造成多个不同的训练数据集,去除不同的属性子集,形成众多深度树,重复选择,直到得到目标数据。仿真实验结果表明,所提出的算法具有计算简单、挖掘效率高等优点,能够在最短时间内获取最优数据挖掘结果,可以广泛应用在现实生活中。

摘要： 针对图像检测中存在目标点遮挡的问题,研究基于深度信息和最佳分割阈值迭代的目标遮挡防干扰图像检测算法.通过分析灰度图像阈值分割方法研究现状和深度图像成像特点,采用最佳分割阈值迭代法检测目标遮挡区域.首先进行深度图像预处理获得深度差值图像,然后根据最佳分割阈值迭代对深度差值图像进行阈值迭代获得最佳阈值,最后使用一次阈值分割实现目标遮挡检测.该算法利用视觉目标的深度图像信息可以有效地检测出深度图像中存在的自遮挡点.

摘要： 铁路客车故障轨旁图像检测设备(TVDS,Train of passenger Vehicle failures DetectionSystem)的部署实现了铁路客车运行状态的监控,有效保障了客车运行安全.然而,单点独立运行的设备在故障跟踪与联动响应等方面存在局限性,不利于客车故障快速发现与处理.为了实现客车运行故障的及时跟踪与综合判定,提高故障处理的快速响应能力,优化运用及管理业务模式,本文研究了TVDS设备的联网应用技术,设计了TVDS设备的多级联网方案及应用系统,实现了运行铁路客车的动态检测、联网监控和信息共享,有效地保障了客车行车安全.

摘要： 电力施工场景中,安全帽对施工者的人身安全有着重要保护作用.因此,通过监控摄像头实现对安全帽状态的智能检测对施工安全至关重要.首先采用轻量级深度学习神经网络,从图像中充分提取不同尺度特征,并生成特征图;再通过卷积预测器,进行对多尺度特征分析,完成图像中对人和安全帽目标的检测.实验证明,该算法能够在复杂施工场景中精确的检测出人和安全帽佩戴状态,且在边缘计算板卡上也体现出了较好的实时性.

摘要： 电力施工场景中,安全帽对施工者的人身安全有着重要保护作用.因此,通过监控摄像头实现对安全帽状态的智能检测对施工安全至关重要.首先采用轻量级深度学习神经网络,从图像中充分提取不同尺度特征,并生成特征图;再通过卷积预测器,进行对多尺度特征分析,完成图像中对人和安全帽目标的检测.实验证明,该算法能够在复杂施工场景中精确的检测出人和安全帽佩戴状态,且在边缘计算板卡上也体现出了较好的实时性.

摘要： 电力施工场景中,安全帽对施工者的人身安全有着重要保护作用.因此,通过监控摄像头实现对安全帽状态的智能检测对施工安全至关重要.首先采用轻量级深度学习神经网络,从图像中充分提取不同尺度特征,并生成特征图;再通过卷积预测器,进行对多尺度特征分析,完成图像中对人和安全帽目标的检测.实验证明,该算法能够在复杂施工场景中精确的检测出人和安全帽佩戴状态,且在边缘计算板卡上也体现出了较好的实时性.

摘要： 电力施工场景中,安全帽对施工者的人身安全有着重要保护作用.因此,通过监控摄像头实现对安全帽状态的智能检测对施工安全至关重要.首先采用轻量级深度学习神经网络,从图像中充分提取不同尺度特征,并生成特征图;再通过卷积预测器,进行对多尺度特征分析,完成图像中对人和安全帽目标的检测.实验证明,该算法能够在复杂施工场景中精确的检测出人和安全帽佩戴状态,且在边缘计算板卡上也体现出了较好的实时性.

摘要： SAR是一种主动式微波成像传感器,具有全天时全天候高分辨率对地观测能力,被广泛应用于海洋舰船目标检测与分类.随着SAR成像技术的发展,SAR图像的分辨率越来越高,数据量也越来越大,研究鲁棒高效的海洋舰船目标检测与分类方法对于军事及民用领域具有重大意义.总结了现有的针对单极化SAR图像的舰船目标检测及分类方法,分析了各类方法的特点以及存在的问题,展望了未来SAR图像舰船目标检测及分类方法的发展趋势.

摘要： SAR是一种主动式微波成像传感器,具有全天时全天候高分辨率对地观测能力,被广泛应用于海洋舰船目标检测与分类.随着SAR成像技术的发展,SAR图像的分辨率越来越高,数据量也越来越大,研究鲁棒高效的海洋舰船目标检测与分类方法对于军事及民用领域具有重大意义.总结了现有的针对单极化SAR图像的舰船目标检测及分类方法,分析了各类方法的特点以及存在的问题,展望了未来SAR图像舰船目标检测及分类方法的发展趋势.

摘要： SAR是一种主动式微波成像传感器,具有全天时全天候高分辨率对地观测能力,被广泛应用于海洋舰船目标检测与分类.随着SAR成像技术的发展,SAR图像的分辨率越来越高,数据量也越来越大,研究鲁棒高效的海洋舰船目标检测与分类方法对于军事及民用领域具有重大意义.总结了现有的针对单极化SAR图像的舰船目标检测及分类方法,分析了各类方法的特点以及存在的问题,展望了未来SAR图像舰船目标检测及分类方法的发展趋势.

摘要： SAR是一种主动式微波成像传感器,具有全天时全天候高分辨率对地观测能力,被广泛应用于海洋舰船目标检测与分类.随着SAR成像技术的发展,SAR图像的分辨率越来越高,数据量也越来越大,研究鲁棒高效的海洋舰船目标检测与分类方法对于军事及民用领域具有重大意义.总结了现有的针对单极化SAR图像的舰船目标检测及分类方法,分析了各类方法的特点以及存在的问题,展望了未来SAR图像舰船目标检测及分类方法的发展趋势.

摘要： 本申请基于车辆周边的路面图像来运算直方图，并将该直方图分离成表示包含第1峰值的日照路面的直方图(18a)、与表示包含第2峰值的影子路面的直方图(18b)并进行输出，从而与现有技术相比进一步提高车辆周边的路面检测的精度。

摘要： 存储有关在作为脸部图像的检测对象的像素的周边像素中提取规定数的像素的不同的多个模板(12a～12c)的信息，通过使用存储的不同的多个模板(12a～12c)来提取像素，并使用提取了的像素的特征量来检测图像中的脸部图像，基于检测出的脸部图像来从图像中检测脸图像，从而提高脸图像的检测精度，同时缩短脸图像的检测处理所需的时间。

摘要： 本发明提供了脏污图像检测方法、脏污图像检测装置及脏污图像检测机构，其中采集镜片脏污方法包括获取待检测镜片的影像，基于影像确定检测区域的范围，确定检测区域范围内的脏污颗粒，基于脏污颗粒判定检测区域内的脏污；脏污图像检测装置包括影像获取单元、第一处理单元、第二处理单元以及检测单元。通过本发明提供的脏污图像检测方法及脏污图像检测装置，可稳定且客观地检测出镜片上的脏污颗粒，无需人工操作，极大程度提高了脏污的检测效率。

摘要： 本发明提供一种图像检测系统、图像检测装置以及图像检测方法，适于对待测件进行检测，图像检测系统包括：适于照亮待测件的照明模块，包括多个光源，多个光源发出的光分别从不同方向斜入射至待测件；图像采集模块，设置于待测件上方，适于对待测件进行图像采集；采集控制模块，与照明模块和图像采集模块相连，适于控制多个光源分别开启和关闭，并在光源开启时控制图像采集模块对待测件进行图像采集，获得不同光源照亮下待测件的多幅图像；图像处理模块，与图像采集模块相连，适于对多幅图像进行合成以获得合成图像，还适于对合成图像进行边缘特征提取以实现待测件的检测。本发明使合成图像中待测件具有完整的边缘特征，进而获得较高的检测精度。

摘要： 本发明提供其操作性和兼容性良好的、具有编辑功能的图像检测设备。当在图像重放系统包括MPEG视频解码器(23)、视频信号后处理电路(24)、组合电路(26)和NTSC编码器(27)的同时，按下遥控器(150)的章标记键时，CPU 40获得识别正在重放和显示的图像的信息并把所述信息记录在记录介质(18)上。以设置了章标记的图像为基准，静止图像产生电路(25)显示例如缩小的静止图像，以便指定目标图像。可以进行关于所述指定的图像的重放和编辑。

摘要： 公开了一种图像检测方法、图像检测装置、图像检测设备及介质，图像检测方法包括：确定输入图像中一个或多个边缘点及其梯度方向；生成与输入图像具有相同尺寸的初始矩阵，对于初始矩阵中的所有矩阵元素赋予相同的初始值；对每一个边缘点，对位于所述边缘点的累加区域中每一个像素点，在初始矩阵中对该像素点对应的矩阵元素赋予相应累加值，得到累加矩阵；基于累加矩阵确定输入图像中一个或多个圆心的位置；其中，对每一个边缘点，所述边缘点的累加区域包括沿所述边缘点梯度方向的第一累加方向线和与其梯度方向相反的第二累加方向线。通过基于边缘点的梯度方向及与其梯度方向相反的方向共同确定累加区域，提高了图像检测的精确度。

摘要： 本发明提供了脏污图像检测方法、脏污图像检测装置及脏污图像检测机构，其中采集镜片脏污方法包括获取待检测镜片的影像，基于影像确定检测区域的范围，确定检测区域范围内的脏污颗粒，基于脏污颗粒判定检测区域内的脏污；脏污图像检测装置包括影像获取单元、第一处理单元、第二处理单元以及检测单元。通过本发明提供的脏污图像检测方法及脏污图像检测装置，可稳定且客观地检测出镜片上的脏污颗粒，无需人工操作，极大程度提高了脏污的检测效率。

摘要： 本发明提供一种图像检测系统、图像检测装置以及图像检测方法，适于对待测件进行检测，图像检测系统包括：适于照亮待测件的照明模块，包括多个光源，多个光源发出的光分别从不同方向斜入射至待测件；图像采集模块，设置于待测件上方，适于对待测件进行图像采集；采集控制模块，与照明模块和图像采集模块相连，适于控制多个光源分别开启和关闭，并在光源开启时控制图像采集模块对待测件进行图像采集，获得不同光源照亮下待测件的多幅图像；图像处理模块，与图像采集模块相连，适于对多幅图像进行合成以获得合成图像，还适于对合成图像进行边缘特征提取以实现待测件的检测。本发明使合成图像中待测件具有完整的边缘特征，进而获得较高的检测精度。

摘要： 本发明提供其操作性和兼容性良好的、具有编辑功能的图像检测设备。当在图像重放系统包括MPEG视频解码器(23)、视频信号后处理电路(24)、组合电路(26)和NTSC编码器(27)的同时，按下遥控器(150)的章标记键时，CPU 40获得识别正在重放和显示的图像的信息并把所述信息记录在记录介质(18)上。以设置了章标记的图像为基准，静止图像产生电路(25)显示例如缩小的静止图像，以便指定目标图像。可以进行关于所述指定的图像的重放和编辑。

摘要： 本发明提供对象图像检测装置、面部图像检测程序及面部图像检测方法。面部图像检测装置(1)具有：读取检测对象区域的图像读取单元(10)；特征向量生成单元(30)，其把规一化的图像划分为多个块，对该每个块计算图像特征量的代表值，根据该代表值生成表示图像特性的特征的特征向量；至少两个以上的识别单元(50)，其根据所述特征向量表示的所述图像特性，以不同的基准识别在所述检测对象区域内是否存在面部图像；识别单元选择部(40)，其根据所述特征向量选择所述识别单元。