实时检测

摘要： 为了对无酸除鳞后的热轧钢带表面进行检测,建立了一整套无酸除鳞钢带表面缺陷数据集,然后通过改进的YOLO目标检测算法对缺陷数据集进行训练,得到了DF-YOLO检测模型。实验结果证明,DF-YOLO检测模型可以实现钢带表面缺陷的实时检测。

摘要： 为实现果面缺陷冬枣实时检测,并解决缺陷的尺寸与位置不同影响检测精度的问题,提出一种基于改进单次多目标检测器(Single shot multibox detector,SSD)的果面缺陷冬枣实时检测方法。以陕西大荔冬枣中的虫蛀、轮纹和木质化3种缺陷果和正常果为研究对象,在数据采集设备下采集实际分拣图像,然后通过数据增强由400张扩充至2000张。改进SSD,建立MobileNetV3-SSD模型,为实时检测奠定基础;引入改进感受野块(RFB)可实现模型多尺寸提取冬枣缺陷特征的能力;用空间注意力模块(SAM)代替挤压和激励通道注意力模块(SE)增强模型定位冬枣缺陷特征的能力。试验结果表明,本研究模型在果面缺陷冬枣数据集上的表现均优于目前先进目标检测网络模型(RetinaNet和EfficientDet-D0),该模型对4类冬枣的整体检测精准性(mAP)达到91.89%,检测速度达到1 s 40.85帧。因此本研究模型较好地平衡了实时性和精准性,可应用于果面缺陷冬枣分拣流水线。

摘要： 目前基于深度学习的目标检测算法存在检测速度慢、准确率低等问题,主要有两方面原因:一是经典算法注重多尺度目标检测,而车标通常是小尺度目标,因此检测层中仅有一层适合检测车标;二是经典算法通过增加网络模型层数提升检测的准确率,增加模型参数将减慢检测速度。基于YOLOv4算法提出更适合小尺度车标检测的改进算法:重新设计网络结构,减少模型参数以加快模型检测速度;改进损失函数改善正负样本不均衡问题,预设先验框和调整边框过滤规则提升准确率。实验结果表明,改进后算法具有更快的检测速度和更高的检测精度,可以更好应用于车标检测。

摘要： 针对线圈绕线设备在进行高精度绕线作业时,容易出现间隙错误、搭接错误等缠绕缺陷问题,为提高线圈绕制质量,提出了一种实时检测线圈缠绕过程中出现不同绕制状态并进行修正的方法.该方法在分析线圈的绕制特点基础上,给出了漆包线缠绕缺陷的实时检测算法,并设计了相应的视觉检测系统和绕线设备的控制系统.该方法基于1×3模板提出了对预处理后的效果图轮廓点的提取算法;基于轮廓点拟合的绕制状态检测给出了修正方法,从而实现了线圈绕制状态的实时检测,并根据视觉实时检测结果修正错误的绕制状态.通过视觉检测系统稳定性试验、系统准确率试验和正交试验的验证,该方法明显增加了线圈绕制的紧密性,使线圈绕制成品的生产效率及质量得到了有效提高.

摘要： 大数据的不断深化应用和信号处理算法的不断迭代升级,推进了雷达目标检测的不断革新,实现对动目标的检测的同时,实时性的保证成了一个问题。目前研究对动目标的检测多在理论和仿真阶段,针对提高实时性的加速处理方法研究较少。本文针对当前普遍的动目标检测算法流程,设计CPU(Central Processing Unit,中央处理器)+GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)的异构加速,利用GPU的并行处理能力,通过对算法进行并行加速和流水加速处理来替代传统的串行处理方式,实现了高速实时目标检测信号处理,并通过仿真数据验证分析进而证明准确性和实时性。

摘要： 由于鸟类监测设备需在野外环境下工作,因此最好采用轻量级网络并兼具检测精度和实时性的特点。文中根据EfficientNet-lite轻量级网络,提出一种适用于野外高压输电线路上检测鸟类的实时检测网络,即轻量级目标检测网络(EFYOLO)。网络特征提取部分借鉴EfficientNet-lite轻量级模型,预测输出部分则使用YOLO算法,采用Ciou损失函数和Diounms非极大值抑制策略。实验结果表明:EF-YOLO检测精度达87.60%,平均检测速度为138 f/s,在检测速度方面,文中提出的EF-YOLO优于目前主要的三种网络模型;且模型权重大小为4.01 MB,适合在输电线路边缘检测平台上进行部署,辅助驱鸟器工作。

摘要： 早在2010年,堡盟已将视觉产品引入中国市场,是业内第一个能够为完整视觉解决方案提供全部组件的视觉产品供应商。如今,在3D视觉技术领域,堡盟深谙客户痛点,以三大类创新技术不断推动细分应用需求的落地,助推制造业智能化的转型。大内存数据存储:解锁高速高精度应用在实时检测中,图像采集的数据量往往很大,尤其是3D视觉技术采集的视觉特征信息比2D系统更多,提高图像处理速度并不是件容易的事。

摘要： 在传统汽车连杆的裂解槽加工中,对于裂解槽几何尺寸只能靠肉眼观察,没有高效精准的检测方式。介绍了将机器视觉应用到连杆裂解槽加工过程中,用机器视觉代替人眼,把46MnVS5连杆胀断的裂解槽参数作为检测标准,实现对连杆裂解槽几何尺寸的实时检测,判断裂解槽是否满足胀断要求,提高加工效率。机器视觉检测系统主要包含CMOS相机、镜头、同轴光源、工业计算机以及可编程逻辑控制器(PLC)。该系统与激光切槽装备进行集成,连杆裂解槽加工完成后,通过可编程逻辑控制器控制转盘将连杆移至镜头下方,相机采集图片,对采集的图像进行预处理、模板匹配及深度处理,得到完整的裂解槽轮廓线,采用HALCON算子分别测量裂解槽的槽深h、张角α及曲率半径r。最后,采用HALCON算子和C#语言进行联合编程,创建人机交互界面,可以实现槽深在0.3~0.7 mm,张角在15°~35°,曲率半径在0.1~0.3 mm时的连杆裂解槽参数的实时检测。

摘要： ①在保证混凝沉淀(澄清)内的污泥量满足工艺需求的条件下,根据混凝沉淀(澄清)的结构尺寸、原水水量水质参数、加药量、出水水质,构建混凝沉淀(澄清)单元污泥浓度和污泥量的预测模型,形成多参数输入和多参数输出的排泥控制方式;②利用智能检测仪表,如污泥浓度分析仪、污泥界面仪等,实时检测混凝沉淀(澄清)的污泥浓度和污泥量,将实时检测值反馈给智能控制算法,进行排泥量的偏差消除和效果优化。

摘要： 红河特大桥主桥结构体系的不对称,导致缆索的非线性问题突出,施工监控是通过施工前复核设计从而把握结构性能,模拟施工过程明确结构施工要点。采用该监控技术对桥梁结构进行实时监测达到反馈实际状态的目的,综合评估是否符合质量安全和设计要求,通过误差修正指导施工,极大地保障了各项技术误差均满足设计规范要求,建成后的桥梁达到了理想的设计状态,同时也极大地保证了施工期间的结构受力安全。

摘要： 针对飞机电网的多路变频交流信号需要进行在线快速测试的需求,提出了利用高速采集板卡实现多通道变频交流信号实时检测的设计方案.针对交流变频飞机电网特性参数多、信息量大的特点,设计了交流电压信号调理电路,解决了输出信号有效值随频率改变和发生波动的问题,并用一种堆栈缓冲区的采样方法,解决了海量采集数据的快速缓存问题;提出一种对板卡的多通道输入采取分组分时的采集模式,解决了测量精度随通道数增加而下降的问题,且确保了数据采集的速度;选择用LabVIEW调用DLL文件的方法来计算交流信号的有效值,减轻编程工作量,增强了可读性和复用性.最后,对某飞机电源系统32个通道的交流输入参数进行了测试,测试结果表明该系统测试精确度高,性能稳定可靠,操作简单,达到了设计要求.

摘要： 随着城市化进程的加快以及汽车普及率的不断提升,城市交通拥堵现象日益严重,各类交通事故频发.其中,车辆违章行为发生率高、乱象难息成为交通管理部门面临的首要难题.作为智能交通系统的重要组成部分,基于视频分析的机动车违法行为检测技术利用数字图像处理、计算机视觉、模式识别等技术,可实现对车辆违章行为的自动检测、研判与记录,通过高效、快捷、科学的技术手段为交通管理部门提供全自动化的交通违章查处及管理模式.

摘要： 在计算机视觉领域,目标检测追踪一直是一个研究热点,梯度方向直方图是一个早期的优秀目标识别算法,是一个广泛应用在计算机视觉和图像处理中的目标检测的特征描述子,很多更为优秀的算法都是以此算法为基础进行优化.DPM算法就是在HOG算法基础上演化而来的精度更高的算法.针对DPM算法的计算量大从而无法完成实时检测等问题,本文通过GPU编程模型CUDA,在Nvidia GPU上实现了HOG算法和DPM算法的并行化,同时本文也采用了OpenCL编程模型实现了DPM算法在集成显卡上的并行化,通过CPU和GPU的协同计算,保证目标识别效果的前提下,并行化的算法的执行效率相比于OpenCV中的CPU或GPU实现有明显的提高.通过对目标识别算法的并行化,结合其他算法,使得这类复杂算法能够在一些需要实时监测的工程领域中得到应用.

摘要： 本论文从客流监测与管理三阶段需求分析入手,在楼宇内观光区域客流监测三区位设置原则的基础上,对基于视频客流采集的布设给出合理化建议,并提出大客流实时检测与预警系统的建设思路,为楼宇观光区域大客流预警、安全管理、分析决策提供参考.

摘要： 制造车间在生产过程中会因各种不确定因素而产生物料、人员、质量等方面的异常事件,必须及时发现并实时处理以减少企业损失.本文利用新兴的RFID技术构建一种可以实时采集生产现场数据、处理分析并提供预警的异常事件检测管理方式,对车间生产异常事件的分类、检测规则及预警方法进行了研究。

摘要： 本文介绍了一种基于单个银包金纳米颗粒(AuNS@Ag)的共振瑞利散射光谱超灵敏实时监测癌胚抗原CEA的方法.由于单个纳米颗粒的共振瑞利散射光谱随周围折射率改变而改变,本文通过在传统的金纳米星颗粒上包裹一层银,制备出银包金纳米星颗粒(AuNS@Ag),该材料比普通纳米材料对周围环境更加敏感,基于这一优势,本文通过将CEA抗体修饰到AuNS@Ag颗粒上,然后连接不同浓度的CEA,利用暗场显微镜(DFM)获得原位AuNS@Ag的暗场成像前后颜色变化图和共振瑞利散射光谱(PRSS)峰位置的迁移(λΔmax),从而达到实时超灵敏检测的目的.实验结果显示该方法能检测到浓度为10-6ug/ml的CEA,其共振瑞利散射峰位置的迁移量(λΔmax)为2.2nm.因此,单个纳米颗粒的共振瑞利散射光谱性质在癌症地早期诊断中具有很明显的发展前景.

摘要： 基于光伏并网发电系统和并联型APF在拓扑结构、运行方式和控制方法等方面有诸多相同点,提出一种将有源滤波和无功功率补偿与光伏并网发电相结合的一体化系统.为了检测该供电系统中的谐波和无功电流,提出了一种基于FBD法的检测方法.该方法测量电压相位产生参考电压来做投影变换,利用等效电导对负载电流进行分解,计算出基波正序有功、无功及谐波电流分量.与基于瞬时无功功率理论的电流检测方法相比,该方法没有复杂的Park变换和d-q变换,可以更加快速有效地进行电流实时检测,并且可以灵活应用于三相不平衡供电系统.仿真结果表明了该电流检测方法的正确性和有效性.

摘要： 针对图像目标检测实时性较差的问题,本文提出了一种基于objectness和可形变部件模型的图像目标识别算法.该算法通过减少目标检测滑动窗口的数量,达到提高识别实时性的目标.算法首先利用objectness检测结果提取目标候选区域,去除多数背景区域;接着对候选区域进行识别,缩短特征金字塔建立和滑动窗口搜索的时间;最后对检测目标进行尺度修正,以提高目标框的准确性.在PASCAL VOC2007数据集上测试结果表明,该算法不仅能有效解决检测实时性问题,达到每秒5.8幅,还能略微提高检测准确性,优于当前主流的检测模型.

摘要： 针对图像目标检测实时性较差的问题,本文提出了一种基于objectness和可形变部件模型的图像目标识别算法.该算法通过减少目标检测滑动窗口的数量,达到提高识别实时性的目标.算法首先利用objectness检测结果提取目标候选区域,去除多数背景区域;接着对候选区域进行识别,缩短特征金字塔建立和滑动窗口搜索的时间;最后对检测目标进行尺度修正,以提高目标框的准确性.在PASCAL VOC2007数据集上测试结果表明,该算法不仅能有效解决检测实时性问题,达到每秒5.8幅,还能略微提高检测准确性,优于当前主流的检测模型.

摘要： 针对图像目标检测实时性较差的问题,本文提出了一种基于objectness和可形变部件模型的图像目标识别算法.该算法通过减少目标检测滑动窗口的数量,达到提高识别实时性的目标.算法首先利用objectness检测结果提取目标候选区域,去除多数背景区域;接着对候选区域进行识别,缩短特征金字塔建立和滑动窗口搜索的时间;最后对检测目标进行尺度修正,以提高目标框的准确性.在PASCAL VOC2007数据集上测试结果表明,该算法不仅能有效解决检测实时性问题,达到每秒5.8幅,还能略微提高检测准确性,优于当前主流的检测模型.

摘要： 本发明提出一种实时心跳检测方法及实时心跳检测系统。该方法包含：(A)投射光至手指以产生反射光；(B)通过感测单元接收反射光，以产生至少一原始指纹影像；(C)根据至少一原始指纹影像以产生对应的多个原始波形信息；(D)自不同的带通滤波器中择一，过滤原始波形信息；(E)根据过滤后的原始波形信息，计算初始心跳；(F)检查计算初始心跳的频率范围，决定适合的带通滤波器；(G)输出最终心跳；以及重复步骤(A)‑(G)。于重复步骤(D)时，根据前一次的步骤(F)自不同的带通滤波器中择一。步骤(F)与(G)至少部分同时进行，且本次的步骤(A)‑(C)与前一次的步骤(F)‑(G)至少部分同时进行。

摘要： 本发明涉及智能检测技术领域，提出了实时跌倒检测模型训练方法、实时跌倒检测方法及装置，实时跌倒检测模型训练方法包括采集实验者行为数据M，包括跌倒数据、日常活动数据和平躺数据；建立DEEP‑GRU神经网络模型，并使用实验者行为数据M训练DEEP‑GRU神经网络模型；根据实验者行为数据M构建三维标签矩阵N；将三维标签矩阵N输入到DEEP‑GRU神经网络模型中，优化DEEP‑GRU神经网络模型，得到实时跌倒检测模型。通过上述技术方案，解决了现有技术中的实时跌倒检测准确率低的问题。

摘要： 本发明提出一种实时心跳检测方法及实时心跳检测系统。该方法包含：(A)投射光至手指以产生反射光；(B)通过感测单元接收反射光，以产生至少一原始指纹影像；(C)根据至少一原始指纹影像以产生对应的多个原始波形信息；(D)自不同的带通滤波器中择一，过滤原始波形信息；(E)根据过滤后的原始波形信息，计算初始心跳；(F)检查计算初始心跳的频率范围，决定适合的带通滤波器；(G)输出最终心跳；以及重复步骤(A)‑(G)。于重复步骤(D)时，根据前一次的步骤(F)自不同的带通滤波器中择一。步骤(F)与(G)至少部分同时进行，且本次的步骤(A)‑(C)与前一次的步骤(F)‑(G)至少部分同时进行。

摘要： 本发明涉及基于超声波多普勒效应的内瘘血栓的实时检测系统、实时检测装置及其血液流速的检测方法，其中实时内瘘检测系统包括：主控模块、超声波探头驱动模块、双模式超声波探头模块、显示模块、无线传输模块及存储模块，其中显示模块、存储模块、超声波探头驱动模块、无线传输模块与主控模块直接相连，超声波探头驱动模块另与双模式超声波探头模块相连，无线传输模块通过无线信号进行远程数据传输，电源模块为各个模块供电。本发明利用超声波探头的不同的放置方式和两种不同的工作模式，有效消除在测量血流速度的实际应用中难于确定多普勒夹角的问题，同时也解决了流速梯度模糊问题。

摘要： 本发明涉及基于超声波多普勒效应的内瘘血栓的实时检测系统、实时检测装置及其血液流速的检测方法，其中实时内瘘检测系统包括：主控模块、超声波探头驱动模块、双模式超声波探头模块、显示模块、无线传输模块及存储模块，其中显示模块、存储模块、超声波探头驱动模块、无线传输模块与主控模块直接相连，超声波探头驱动模块另与双模式超声波探头模块相连，无线传输模块通过无线信号进行远程数据传输，电源模块为各个模块供电。本发明利用超声波探头的不同的放置方式和两种不同的工作模式，有效消除在测量血流速度的实际应用中难于确定多普勒夹角的问题，同时也解决了流速梯度模糊问题。

摘要： 本发明公开了一种基于荧光的臭氧实时检测装置及臭氧实时检测方法，该臭氧实时检测装置包括主箱体、蓄电池、检测组件、光路盒、微处理器和人机交互界面；检测组件包括第一主壳体，第一主壳体包括第一光纤接口、光源接口、激发光源、进风口、风扇、第二臭氧反应插槽和第二臭氧反应插槽口。本发明对臭氧检测时，利用臭氧识别薄膜与臭氧反应后产生荧光猝灭的效应，再通过光路和电荷耦合器件CCD，将不同强度的荧光转换成不同的电信号，最后经过微处理器器采集处理后，显示出相应的臭氧浓度。本发明不易受到大气中其它常见气体、活性氧ROS和温湿度的干扰，与其它臭氧传感器相比，具有更好的灵敏度、选择性和稳定性，且提高了检测精确度。

摘要： 本公开是关于一种利用对象实时检测模型实时检测对象的方法及优化方法。该方法包括：通过所述第一处理模块对输入图像进行预处理，获取预设尺寸的识别图像；通过所述神经网络模块对所述识别图像进行处理，获取得到对象中心点数据和对象尺寸数据；通过所述第二处理模块，根据所述对象中心点数据和所述对象尺寸数据确定所述输入图像中的对象区域，获得对象检测结果。本实施例可以快速确定对象区域，达到实时检测出对象的效果，适于流量统计的应用场景。

摘要： 本发明公开了一种激光直接成像闭环实时检测系统及闭环实时检测方法，包括：光源模块；光斑均匀机构，用于将光源模块输出光斑均匀化；空间光调制器，将数字信号转化为光信号；光刻物镜，作为成像元件将调制后的光斑生成图像；第一分光反射镜，用于将图像分成一路作用于待曝光材料的透射输出、另一路作为检测信号的反射输出；数据采集装置，与第一分光反射镜的反射输出端对应以采集图像。通过设置分光反射镜将图像分成反射输出和透射输出，透射输出继承原有曝光功能，反射输出配合数据采集装置实时检测成像质量、成像效果，并可利用采集图像比对原始图像并进行判断，从而形成激光直接成像的闭环控制。

摘要： 本发明提供一种光阻实时检测装置，包括工台，设置于工台上的基板，口金，口金用于在基板上涂布光阻，工台上还设置有光学检测件和与光学检测件电连接的控制件，口金在基板沿第一方向上涂布光阻时，光学检测件对光阻进行检测，并反馈检测信号至控制件，控制件将检测信号与标准信号进行对比而确定光阻是否达标。本发明提供的一种光阻实时检测装置，通过设置光学检测件，并在口金涂布光阻时对光阻进行检测，光学检测件将检测信号反馈至控制件，控制件将检测信号与标准信号进行对比，达到了对光阻实时检测的目的，解除了抽检方式所存在的漏检风险，提高了产品的良率，对产能的影响小。本发明还提供了一种光阻实时检测方法及一种光阻涂布设备。

摘要： 用于电弧增材制造熔敷道尺寸无滞后实时检测装置及实时检测方法，属于智能化增材制造领域，本发明为解决现有技术无法实现熔敷道宽度和高度无滞后检测的问题。本发明包括分区减光元件、线结构光发生器、滤光片、CCD摄像机和镜头；镜头安装在CCD摄像机的成像靶面的前端，镜头内部的前端安装有滤光片，线结构光发生器发射的激光条纹投射至熔池后方，且激光条纹与熔池之间存在距离，焊枪垂直设置在熔池的正上方，焊枪产生的电弧位于熔池的上端；CCD摄像机的成像靶面与镜头之间安装有分区减光元件。本发明用于电弧增材制造，也适用于电弧焊接。