【摘 要】
:
针对磁铁性材料缺陷检测的问题,设计了一种基于涡流加热的无损检测探伤硬件平台及热成像数据采集系统,实验使用涡流加热设备对待测金属试件进行涡流加热,同时使用红外热像采集设备对金属试件进行实时的数据采集,并将数据转换成图像。针对采集的热图像含有大量的噪声、边缘信息模糊等问题,提出了一种基于Lab颜色空间和多尺度数学形态学相结合的边缘检测方法,应用于金属材料缺陷边缘检测。该方法首先利用XYZ变换把涡流热像
论文部分内容阅读
针对磁铁性材料缺陷检测的问题,设计了一种基于涡流加热的无损检测探伤硬件平台及热成像数据采集系统,实验使用涡流加热设备对待测金属试件进行涡流加热,同时使用红外热像采集设备对金属试件进行实时的数据采集,并将数据转换成图像。针对采集的热图像含有大量的噪声、边缘信息模糊等问题,提出了一种基于Lab颜色空间和多尺度数学形态学相结合的边缘检测方法,应用于金属材料缺陷边缘检测。该方法首先利用XYZ变换把涡流热像图从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间;然后在Lab颜色空间下提取出a分量颜色特征;最后采用多尺度多结构
其他文献
粤港澳大湾区黑臭水体治理已取得阶段性成果,但是水环境质量与世界一流湾区相比仍存在很大差距。在水环境质量升级并达到水体使用功能要求下,传统治水模式面临着水体氮磷指标降解难的问题。为此,提出碧道建设创新治水模式。介绍了碧道建设创新治水模式的内涵,以及珠海、深圳和广州碧道试点建设取得的初步成果。结合广州珠江西航道鸦岗断面水质改善及中支涌、鸭涌河的治理效果,阐述了碧道建设通过水环境治理、水生态修复和水文化
随着我国信息产业的急速上升,文化与旅游相结合的发展趋势不断扩大。文化旅游发展是一个复杂的系统工程,旅游品牌的塑造即在坚持围绕文旅建设理念并实现文化、信息、产品等多方面融合的基础上,塑造文旅品牌、打造文旅建设质量、提升文旅发展能力,从而实现文旅产业的创新。另外,随着快手、抖音、火山等数字媒体技术的迅猛发展,城市的旅游资源和文化内涵都得到了全新阐释。利用数字媒体技术不断塑造城市品牌文化形象和打造城市深
面向基于视觉的机器人零件抓取任务,提出了一种基于语义分割的物体识别与位姿估计方法。首先通过语义分割模型对彩色图进行分割,然后从对应的深度图中获得物体的深度信息,并转换为点云,再使用法向采样对应点的最近点云迭代算法进行物体位姿精确配准。从而实现在复杂环境下对无纹理、相互间有遮挡的物体的有效位姿估计,为后续抓取提供必要的信息。
采用信息化手段对轮胎进行有效管理,节省车辆运行成本,提高轮胎管理水平,是大型运输企业面临的重要问题之一。本文提出以轮胎全生命周期管理系统对轮胎进行管理,该系统以RFID芯片作为信息源载体,可记录与轮胎相关的所有信息。使用芯片对轮胎进行管理操作简单,稳定性高,可长久使用直至芯片更换或轮胎报废。植入芯片的轮胎将接受一系列智能化管理,包括轮胎出入库、仓储、使用、检查、翻新维修以及报废等,每个环节都会通过
视觉识别技术的快速发展,对促进公交运营安全发挥了重要的作用。本文结合当前公交工作环境差、劳动强度大、道路路况复杂等运营特点,阐述了目前公交主动安全有关驾驶员人脸识别、驾驶员状态监测以及车辆异常行驶识别等技术的应用,并结合公交安全形势,分析了公交主动安全技术的未来发展趋势以及应用方向。
To improve the transmission performance of XCTD channel, this paper proposes a method to measure directly and fit the channel transmission characteristics by using frequency sweeping method. Sinusoida
Short videos on the Internet have a huge amount, but most of them are unlabeled. In this paper, a rough short video labelling method based on the image classification neural network is proposed. Convo
RFID技术防冲突算法一直是相关专家学者研究的重要方向,其类型分为读写器冲突和标签冲突。本文总结了RFID技术中两类主要冲突的原因及其防冲突算法,重点论述了标签防冲突算法及其分类。
针对目前基于深度学习的目标检测模型均依赖于高性能GPU,难以在无GPU笔记本或者移动设备上运行的现状,受YOLO-Lite设计思路的启发,对现有的轻量级目标检测模型YOLOv3-tiny进行删减,去除该网络模型中对运行速度影响较大,且精度影响较低的因素,提出一种可以在CPU设备上实时运行的目标检测模型YOLO-mini。精简后的网络相较于原有模型,在精度仅有少量损失的情况下,检测速度提高5倍,在C
人脸关键点检测是模式识别和计算机视觉等领域十分活跃的研究方向。为了解决人脸关键点检测问题并提高检测的准确度,提出了一种基于卷积神经网络的人脸关键点检测算法,设计了一个新的网络模型,针对神经网络可能出现的梯度弥散和梯度爆炸的问题进行了优化。新型网络主要分为两个部分,第一部分是对人脸的关键点的总体预测,确定出大概位置;第二部分是对各个关键点的细微调整,保证结果的准确。为了提高网络的鲁棒性,采用两个数据