边缘轮廓

摘要： 医学图像分割是医学图像处理领域中的关键步骤,随着深度学习技术的逐步深入,图像分割技术有了突飞猛进的发展。然而,在分割过程中,病灶特征的边缘像素点划分仍存在模糊、不准确的问题。为此,提出一种边缘增强的注意力模块(CEA),分别进行水平和垂直2个不同方向的特征编码捕获位置信息,并通过计算位置特征和输入特征之间的偏移量加强边缘信息。将该模块应用基于U-Net的医学图像分割网络中,可突破卷积核的空间限制,捕获具有位置感知的跨通道信息及更加明确的边缘轮廓信息,从而提高分割的准确性。在公开数据集Kvasir-SEG上的定量对比实验表明,加入注意力模块的网络在Dice、精确度、召回率等指标上均取得了更好的结果,可有效改善医学图像分割效果。

摘要： 针对现有的基于弦到点距离累积(CPDA)的角点检测方法无法准确、快速地检测相邻角点等问题,提出了一种基于CPDA的角点检测算法.首先,对不同的曲率阈值、角度阈值和弦长进行对比实验,选择1个可以准确检测相邻角点的弦长;其次,利用Canny边缘检测器检测边缘,再将弦长用于曲率估计,得到曲线上各像素点的曲率,利用曲率阈值判断是否为候选角点.最后,利用角度阈值将误检点去除,得到最终角点.实验结果表明,与CPDA和其他3种经典检测器相比,提出的检测器具有良好的角点定位性能.对于Checkerboard图来说,本算法检测器检测到的正确角点数为49,与标准检测情况具有相似的检测性能.对于Lab图来说,提出的检测器具有最佳的角点定位性能,其定位误差仅为1.477.与FAST、GCM和CPDA检测器相比,该检测器在漏检点数、误检点数和检测速度方面也获得了最佳性能.

摘要： 为了检测螺栓的尺寸质量,提出一种基于实际边缘轮廓的螺栓综合尺寸质量检测算法.该算法首先根据螺栓图纸公差要求,设计螺栓综合尺寸公差带图作为模板图;然后对螺栓图像进行预处理,包括三段线性灰度增强、中值滤波和最大类间方差法等;进一步将螺栓图像旋转为水平位姿并进行canny边缘检测,将螺栓图像和模板图裁剪,得到具有相同位姿、尺寸大小和白色边缘轮廓的二值图像;最后将处理好的螺栓图像和模板图做图像加法运算,比较模板图与经过运算后图像的白色像素点个数,判别螺栓的综合尺寸是否合格.进一步地提出了一种离散序列图检测方法,实现了螺栓全周的综合尺寸质量检测.

摘要： 传统环境监测范围界定方法存在适应性不高、环境监测能力偏低问题.为此,构建了基于多源遥感数据的环境监测范围动态界定模型.利用子空间压缩技术完成数据动态压缩感知处理.提取环境监测多源遥感数据的边缘像素特征集,结合特征重构和深度学习算法实现数据融合和动态寻优,构建差分融合模型.通过稀疏滤波器实现对遥感数据的特征点标定,采用边缘轮廓特征提取方法,实现对环境监测范围动态界定.仿真实验结果表明,所提方法的输出动态稳定性较好,多源遥感数据的融合度较高,且提高了对环境的动态监测和识别能力.

摘要： 传统环境监测范围界定方法存在适应性不高、环境监测能力偏低问题.为此,构建了基于多源遥感数据的环境监测范围动态界定模型.利用子空间压缩技术完成数据动态压缩感知处理.提取环境监测多源遥感数据的边缘像素特征集,结合特征重构和深度学习算法实现数据融合和动态寻优,构建差分融合模型.通过稀疏滤波器实现对遥感数据的特征点标定,采用边缘轮廓特征提取方法,实现对环境监测范围动态界定.仿真实验结果表明,所提方法的输出动态稳定性较好,多源遥感数据的融合度较高,且提高了对环境的动态监测和识别能力.

摘要： 针对着装场景中由于人体姿态、边缘轮廓、服装配饰的复杂性以及着装部位关节点被遮挡等因素导致人体解析精度较低的问题,提出一种结合边缘轮廓和姿态特征的人体精确解析模型.首先采用残差网络ResNet-101作为主干网络表征输入人体图像进行初步人体解析,得到粗解析特征;然后构建边缘轮廓模块,结合上采样后的全局和局部特征得到人体边缘轮廓;再基于着装姿态定义着装姿态损失函数,通过姿态估计模块提取人体姿态特征;最后联合粗解析特征、边缘轮廓和姿态特征,并定义结构损失和人体解析损失的组合函数输出精确的解析结果.在多个数据集上的实验结果表明,该模型的mIoU评测指标提高了1.96％,在人体的着装姿态和部位遮挡等方面获得了更准确的语义分割结果,能有效地提高着装人体解析的精度.

摘要： 为了提升人力资源系统对人才的筛选能力,提高人才标签识别精度,提出基于大数据挖掘与用户画像技术的人才标签生成方法.建立人才标签大数据统计分析模型,设计符合人才资源管理的基础标签赋值体系和聚合规则.结合专家模型和机器学习方法,得到关联规则聚类函数,分析人才标签的关联属性特征分量,实现对人才标签识别和大数据融合聚类分析,进一步实现人才标签生成优化设计.仿真表明,采用所提方法进行人才标签设计的聚类性较好,对用户画像的特征辨识能力较强,勾勒识别各类典型人群的准确度较高.

摘要： 针对古陶瓷碎片数字化拼接中的特征提取环节,提出一种基于点云数据的古陶瓷碎片边缘轮廓提取技术.算法以古陶瓷碎片点云模型作为源数据,对已有边缘系数方法进行改进,基于全局平面拟合结果,使用边缘系数法提取边缘点,通过空间滤波方法去除误提取的离群点,形成陶瓷碎片轮廓,最后使用F1-Score对提取的边缘轮廓准确率进行评价.实验结果表明本算法有效解决了三角网格提取古陶瓷碎片轮廓线时,因模型边缘钝化而导致算法失效的问题,并避免了边缘点邻域平面拟合准确性不佳与边缘系数阈值的设定不当造成的古陶瓷碎片边缘点提取不准确的问题,本文方法稳定且准确的提取了古陶瓷碎片边缘轮廓,可为古陶瓷碎片拼接提供准确的拼接碎片边缘几何形态特征依据.

摘要： 针对古陶瓷碎片数字化拼接中的特征提取环节,提出一种基于点云数据的古陶瓷碎片边缘轮廓提取技术.算法以古陶瓷碎片点云模型作为源数据,对已有边缘系数方法进行改进,基于全局平面拟合结果,使用边缘系数法提取边缘点,通过空间滤波方法去除误提取的离群点,形成陶瓷碎片轮廓,最后使用F1-Score对提取的边缘轮廓准确率进行评价.实验结果表明本算法有效解决了三角网格提取古陶瓷碎片轮廓线时,因模型边缘钝化而导致算法失效的问题,并避免了边缘点邻域平面拟合准确性不佳与边缘系数阈值的设定不当造成的古陶瓷碎片边缘点提取不准确的问题,本文方法稳定且准确的提取了古陶瓷碎片边缘轮廓,可为古陶瓷碎片拼接提供准确的拼接碎片边缘几何形态特征依据.

摘要： 《渔村小雪图》是北宋画家王诜的作品,为绢本设色,纵为44.5厘米,横为219.5厘米。画卷描绘了冬季小雪初霁的渔村山林景色。图中雪山奇松,溪岸渔艇,峰回路转,步移景异,整个画面意境清幽,笼罩在一片空灵、静寂的氛围之中,反映出了文人逸士向往山林隐逸生活的情怀。图中山石勾皴纯用侧锋短笔,边缘轮廓采用"破墨法",在勾勒之后用清水向内化开,墨色轻淡。

摘要： 主要介绍了OpenCV中图像增强的算法,并在国画艺术中展现其实际应用.针对在图像采集时图像失真的状况或者是完成作画后想要改变国画风格的问题,利用机器视觉工具箱OpenCV设计出专用于国画的算法参数和校正方法.由于国画中有大部分留白,所以在处理图像时算法的参数及细节部分会有变动.针对国画这一特殊的特点,通过对三种常用的增强算法的分析,分别对国画进行整体对比度改善、边缘轮廓增强和改变整体亮度等增强操作,以达到优化视觉效果的目的.同时,文中还分析了传统图像增强算法的不足,以及在校正国画图像时算法的优劣,从而得出了参数调节的方法.

摘要： 本发明涉及用于改善在晶片极端边缘的特征轮廓倾斜的边缘环组件，提供了边缘环组件，其包括：配置成围绕静电卡盘(ESC)的上边缘环，所述ESC具有用于支撑衬底的顶表面和围绕顶表面的环形阶梯，所述环形阶梯限定低于所述顶表面的环形搁板，所述上边缘环被设置在环形搁板的上方；下内边缘环被设置在环形阶梯中的上边缘环的下方并被设置在环形搁板的上方，所述下内边缘环由导电材料限定，所述下内边缘环与所述ESC电绝缘；围绕所述内边缘环的下外边缘环，所述下外边缘环被设置在环形阶梯中的上边缘环的下方并被设置在所述环形搁板上方，下外边缘环由电绝缘材料限定。

摘要： 本发明涉及适合于面板边缘或其它待涂布件边缘的轮廓的涂布头，该涂布头包括凹部，该凹部被构造成在面对待涂布的边缘的状态下工作，该待涂布的边缘沿着所述凹部从其一侧滑动到另一侧，在所述凹部中，至少开设有包括多个缝的喷嘴，以在所述边缘上施加涂布材料，在该凹部中还开设有控制涂布步骤的抽吸喷嘴，所述凹部包括：所述涂布头的本体，该本体设置有采取多个缝的形式的所述喷嘴；用于向上限制所述凹部的上部成形件，该上部成形件包括多个缝；用于向下限制所述凹部的下部成形件，该下部成形件包括多个缝。所述凹部的向上限制和向下限制通过均由特有的固形本体制成的所述成形件实现，所述特有的固形本体具有与待涂布的面板的边缘互补的形状。

摘要： 本发明涉及用于改善在晶片极端边缘的特征轮廓倾斜的边缘环组件，提供了边缘环组件，其包括：配置成围绕静电卡盘(ESC)的上边缘环，所述ESC具有用于支撑衬底的顶表面和围绕顶表面的环形阶梯，所述环形阶梯限定低于所述顶表面的环形搁板，所述上边缘环被设置在环形搁板的上方；下内边缘环被设置在环形阶梯中的上边缘环的下方并被设置在环形搁板的上方，所述下内边缘环由导电材料限定，所述下内边缘环与所述ESC电绝缘；围绕所述内边缘环的下外边缘环，所述下外边缘环被设置在环形阶梯中的上边缘环的下方并被设置在所述环形搁板上方，下外边缘环由电绝缘材料限定。

摘要： 可执行对半导体晶片图像的轮廓图像的检验，以便检测晶片边缘附近的脱层。为了估计参考图像，确定无缺陷轮廓边缘，并且从所述无缺陷轮廓边缘产生所述参考图像。从所述参考图像及所述轮廓图像确定差图像。在二值化之后，对所述差图像执行检验。

摘要： 本发明公开了一种改善硅片R型轮廓的边缘抛光工艺，包括以下步骤：(1)对硅片进行寻参处理：使用边缘抛光机寻找硅片的V槽，使硅片的V槽与槽口抛光布对准；(2)对硅片的V槽进行抛光处理；(3)将完成V槽抛光的硅片进行对心处理，使硅片圆心与机台圆心对准；(4)将完成对心处理的硅片进行圆边边缘抛光处理，所使用的抛光鼓包括斜边抛光鼓和顶端抛光鼓，斜边抛光鼓加工角度范围为25°～70°，顶端抛光鼓加工角度为70°～90°。本发明通过改进圆边边缘抛光工艺，使用特殊构造的抛光鼓，并控制其中斜边抛光鼓与顶端抛光鼓的加工角度范围，使硅片整个边缘均匀抛光，避免固定角度的抛光鼓对边缘造成的局部过度抛光或失效抛光。

摘要： 公开了一种用于轴承的滚道元件(2)，特别地，所述滚道元件(2)是滚动轴承的滚道元件，其中，所述滚道元件(2)被构造为内圈或外圈或者被构造为可附接到用作所述轴承用的内圈或外圈的元件或者可附接到所述轴承的内圈或外圈，所述滚道元件(2)由片状金属板(1)制造，并且所述滚道元件(2)包括在周向方向上指向的至少一个第一接头边缘(6‑1)和至少一个第二接头边缘(6‑2)，所述第一接头边缘(6‑1)和所述第二接头边缘(6‑2)被构造为彼此连接，以形成环形滚道元件(2)，其中，所述接头边缘(6‑1、6‑2)中的至少一个至少部分地构造为第一对准元件(26‑1)和/或包括至少一个第一对准元件(26‑1)。

摘要： 本发明涉及基于滑动边缘检测的人工神经网络建筑物轮廓提取方法，包括：S1.确立多幅遥感影像图相应的航空LIDAR点云图，以及相应的红外遥感图之间统一的多个地理坐标系；S2.使用初始滑移矩形框F在训练集中每一幅所述遥感影像图中滑移扫描而确定感兴趣的轮廓FOI，建立建筑轮廓提取模型M和最终滑移框Ff；S3.利用最终滑移框Ff得到预测建筑轮廓Pf，将待提取建筑轮廓的遥感影像图与相应的航空LIDAR点云图按坐标系配准，将预测建筑轮廓Pf映射到相应的航空LIDAR点云图中。本方法简化了轮廓提取网络前端的算法，精确提取建筑轮廓，采用坐标系的配准实现了遥感影像图和对应的航空LIDAR点云图和遥感红外图的快速配准，遥感红外技术识别出红外轮廓作为轮廓回归标准，节省了人工标记。

摘要： 本发明涉及一种检验系统，此检验系统具有光学头、支撑系统及与所述支撑系统电通信的控制器。所述支撑系统经配置以向所述光学头提供具有三个自由度的移动。所述控制器经编程以使用所述支撑系统来控制所述光学头的移动，使得所述光学头维持相对于晶片表面的恒定入射角，同时使所述晶片的圆周边缘成像。可使边缘轮廓测绘仪横跨所述晶片扫描以确定边缘轮廓。可使用所述边缘轮廓来确定所述光学头的轨迹。

摘要： 本发明公开了一种8英寸硅抛光片边缘T型轮廓加工用倒角磨削工装及方法。工装包括铝质基体、开设在铝质基体中央位置的装配孔、设置在铝质基体外周上的磨削区，在该磨削区嵌刻有多个T型磨削槽，所述T型磨削槽的内径从磨削槽口至顶端逐渐变小，整体呈弧形形状，该弧形形状与硅抛光片倒角的目标形状相同。方法包括以下步骤：(1)根据8英寸硅抛光片边缘T型轮廓要求，设计工装磨削槽；(2)通过装配孔将工装安装在硅抛光片边缘倒角加工专用设备上；(3)对8英寸薄硅抛光片边缘进行磨削加工，得到符合要求的T型边缘轮廓。本发明可实现8英寸薄硅抛光片边缘T型轮廓的精确加工，加工精度高、重复性好，效率更高。

摘要： 本发明属于目标检测技术领域，尤其是涉及一种针对变电站支柱式绝缘子串的边缘轮廓提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：图像预处理操作，得到绝缘子串的基本轮廓位置；步骤2：从二值图像中提取绝缘子串的左右轮廓，并计算其中线上坐标；步骤3：修正中线的直线坐标，使用霍夫变换检测中线上的直线，然后使用最小二乘法拟合获得修正后的中线坐标；步骤4：修正左右轮廓坐标，使用拟合后得到的中线坐标对左右轮廓坐标进行修正。本发明可实现变电站巡检机器人对站内支柱绝缘子串的精确检测，提高巡检机器人的视频图像检测分析能力。