基于改进特征金字塔的轮胎X光图像缺陷检测

针对轮胎X光缺陷图像背景纹理复杂、缺陷目标较小的问题,在带有特征金字塔结构的Faster R-CNN网络基础上做出改进,提出一种轮胎缺陷检测网络。针对特征金字塔底层感受野较小的问题,将空洞-深度可分离卷积和多分支结构结合,设计了轻量型的感受野扩增模块。针对特征金字塔顶层特征图分辨率不足的问题,提出一种新型金字塔结构BE-FPN(bottom embedding feature pyramid network),将底层特征图经过感受野扩增模块后与顶层信息快速归一化融合,减少了底层特征传递到顶层特征时过长路径导致的信息损失。此外,在ResNet-50网络引入动态可学习的激活函数Meta-ACON,有效改进了网络检测性能。改进后的网络取得了94.07%的平均精度均值(mAP),与基线网络相比,精度提升4.5个百分点,正判率提高了14.4个百分点,参数量仅增加4.77%,每张图片检测时间仅增加0.009 s。实验结果表明,设计的网络在轮胎X光缺陷检测方面具有优良的性能,能够满足工厂生产线对检测精度和检测时间的要求。

静止背景的视频对象分割

根据视频图像的前景与背景的统计特征,提出了一种基于静止背景的最小错误率的贝叶斯决策理论的视频对象分割算法。在TI公司TMS320C6711 IDK(ImagingDeveloper's Kit)上的实验结果表明,该算法能够实现视频序列中每一帧的前景与背景较好的分离,基本能够满足视频编码标准MPEG-4的应用要求。

视频图像的边缘检测与边缘细化

在有效滤除原始视频图像噪声的基础上 ,首先对视频图像进行边缘提取得到单边缘图像 ,然后再对得到的单边缘图像进行边缘提取 ,得到双边缘图像 ,最后将前两次得到的边缘图像进行差分 ,得到较为理想细化边缘图像。若结果仍不能满足特殊需要 ,可重复上述方法 ,直到得到理想边缘。实验结果表明 ,该方法在提取视频图像的细化边缘方面有明显的效果。

基于MPEG-4的视频对象跟踪算法

视频编码标准MPEG-4增加了适用于多种应用的基于视频内容的功能,为了支持这一功能和提高编码效率,MPEG-4将视频序列中的每一帧分解成视频对象面(VOP),这需要按照视频对象进行视频图像分割.基于MPEG-4的视频对象分割是MPEG-4标准的核心问题,同时,也是一个非常复杂的问题.为了提高视频序列的分割速度和分割结果的连续性,需要对视频对象进行跟踪.基于视频运动对象跟踪的现状和特点,提出了一种基于视频运动对象区域灰度特征跟踪和轮廓特征跟踪相结合的视频运动跟踪算法,实现了视频对象的实时跟踪.

基于组态王的数据采集监控系统

系统以传感器技术、研华ADAM4000系列数据采集模块和组态王为基础,实现了气固两相流实验系统的数据采集、处理和监控.通过不同的传感器采集数据转化为ADAM4000模块可以接受的信号,采集后的数据通过RS485传输到工控机.工控机通过组态王对数据进行分析处理,并实时显示数据,为气固两相流实验的进行提供保障.

基于无线通信的汽车后视镜控制系统

目前减小后视镜视野盲区是提高驾驶员行车安全的重要措施。利用无线通信技术设计了汽车后视镜控制系统,发射端采用方向盘转角传感器采集方向盘的转角数据,用NRF24L01模块实时发送数据;接收端采用NRF24L01模块对数据进行无线接收,利用STM32进行数据处理后,控制后视镜控制端的电机转动,使后视镜自适应地调整到最佳位置。经过测试分析后得出,采用无线通信技术的方式实现了汽车后视镜的自适应调整,减小了驾驶员行车过程中后视镜视野盲区。

近海GPS-GPRS漂流轨迹观测系统及应用

近海漂流轨迹观测系统,采用全球定位系统GPS进行漂流瓶体的定位,通过移动通讯网络GPRS进行瓶体与服务器之间的数据和指令传递,服务器上存储的瓶体运动轨迹即可用于近海环流研究。2011年9月14～18日期间在浙江象山港内段海区进行了近海GPS-GPRS漂流轨迹观测系统的现场应用。本文首先介绍了该观测系统的基本构造和工作原理,而后对首次现场布放试验过程进行说明,最后给出了轨迹追踪的现场观测结果。研究表明基于GPS-GPRS技术的漂流轨迹观测系统可辅助近海潮致余环流的研究工作,具有一定的科学应用前景。

贝叶斯频谱估计算法在测量人工传输线长度中的应用

首先通过公式的推导给出贝叶斯频谱估计的基本思想,然后结合一个人工传输线长度测量的具体实例介绍了如何在实际中运用此估计方法,并与传统方法进行了简单的比较。结果表明,此算法的精确度优于传统算法。

贝叶斯方法在二维目标定位中的应用

本文对如何运用贝叶斯方法,以一维方式采集资料,进行二维目标定位作了一些探讨。实验中,运用光电计测定出发射和接收红外二极管的模式,通过分析建立起物体的二维模型方程,然后运用贝叶斯方法,估计出物体在坐标中的水平位置和垂直距离。进而验证了这种基于贝叶斯方法的二维物体定位算法。这为以后研制具有较强实用性的地雷探测仪或者是其它的不方便进入目标区域情况下的应用提供了方法上的依据。

基于PLC的移位同步控制系统设计

为了解决工程施工中液压设备多管道同步移位的问题,设计了管道移位同步控制系统。该系统利用S7-300PLC作为控制核心,位移传感器和压力传感器为检测器件,管道为被控制对象,通过分析来自压力传感器的压力值与设定的压力界限值比较,保证管道在安全情况下运行;将位移传感器获得各管道的位移值与参考管道的位移值进行比较,利用闭环控制原理控制管道同步运行,并使用组态软件Win CC进行实时监控。该系统在现场使用效果良好,实现了4个管道稳定同步移位,最大误差为2.45 mm,满足工程要求。

基于白光LED的短距离传输系统设计

目前白光LED(发光二极管)广泛应用于照明,而基于白光LED的可见光通信技术应用前景巨大。文章利用白光LED作为信号传输媒介设计了短距离传输系统,发送端采用PWM(脉冲宽度调制)对音频信号和环境温度信号进行调制,接收端采用电流反馈电路和电压放大电路提高PWM波峰值的动态范围,利用STM32对光脉冲进行解调。该系统采用时分复用方式实现了短距离实时传输一路300~3 400Hz的音频信号和一路数字信号,传输后的波形在示波器上无明显失真。

一种新的基于贝叶斯频谱估计的传输线长度测量方法

根据双臂电桥原理搭建出实验电路进行数据采集,再应用贝叶斯频谱估计算法对测得的数据进行分析,得出反射频率周期,然后根据反射原理推算出人工传输线的长度。由于在检测方法和分析方法上的改进,在传输线长度的测量精度上获得了很好的效果。在实验中,根据先验知识和理论得出一个特定的模型方程;在实际应用中如果能够找到一个合适的模型方程,那么就可以运用贝叶斯频谱估计方法进行分析,因此贝叶斯频谱估计算法有着非常广泛的实用价值。

噪声对贝叶斯频谱估计精度的影响

研究了贝叶斯频谱估计的基本理论和基本方法 ,分别对无噪声和有噪声的简谐正弦信号进行了频谱估计。计算结果显示 :无噪声信号频率估计偏倚为零 ;当信号噪声系数S/N =1时 。

一种基于WebGIS的最优路径导航算法

针对海洋观测设备的回收最优导航问题,提出了一种基于WebGIS的最优路径导航算法.该算法通过改进的最小权值匹配算法求出TSP的最优哈密顿回路,能够为海洋观测设备的回收提供一种有效的导航算法.

轮胎X射线0号带束层接头检测定位量化算法的研究

轮胎成型过程中受设备及生产工艺等因素影响,因搭接量不同会造成0号带束层接头缺陷。根据轮胎X射线图像的纹理分布特点,以及缺陷区域的灰度分布特征,提出了轮胎X射线0号带束层接头检测定位量化算法。MATLAB的仿真分析表明,该算法能够准确对0号带束层接头缺陷进行定位,并量化接头大小,其误判率为3.4%,漏判率为2%。该算法克服了人工评定的不足,使评判过程更加科学化、客观化、规范化,缺陷检测结果满足工业要求,为后续的产品分级提供了技术及数据支持。

基于ZigBee的塔吊安全监测系统设计与实现

为了提高建筑工地塔吊的安全性,设计了基于ZigBee的塔吊监测系统,并对ZigBee组网的丢包问题进行了研究。传感器实时采集塔吊运行数据,系统选用ZigBee节点将传感器采集到的数据传输到协调器,再由ARM处理器进行数据分析和处理,最后通过GPRS网络将分析结果发送至远程监测中心显示。系统测试结果表明:采用选择重传算法分析并解决了ZigBee组网的丢包问题,数据传输稳定,对建筑工地安全具有很好的应用价值。

基于AT89C52的GPS车辆导航设备研制

本文论述了GPS车辆导航系统的车载台的电子电路设计与实现,详细论述了基于单片机的嵌入式系统设计方法。介绍了GPS、GSM短信息以及液晶显示技术。自行定制了车载台与监控中心的通信协议。

基于改进Faster R-CNN的轮胎缺陷检测方法

轮胎生产过程中出现的胎侧异物、胎冠异物、气泡、胎冠开根以及胎侧开根等缺陷会影响轮胎出厂后的使用,所以出厂使用前需要对每条轮胎进行无损检测。为了实现在工业中对于轮胎缺陷进行自动检测,提出了一种基于改进Faster R-CNN的轮胎缺陷自动检测方法。首先,在预处理阶段,用直方图均衡化方法对轮胎图象的灰度进行拉伸,提高数据集的对比度,使图像目标和背景的灰度值产生明显差异;其次,为提高轮胎缺陷位置检测和识别的准确率,对Faster R-CNN结构进行改进,即把ZF卷积神经网络中第三层的卷积特征和第五层的卷积特征结合后输出,并将其作为区域建议网络层的输入;然后,在RoI pooling层之后引入在线难例挖掘(OHEM)算法,使轮胎缺陷检测的准确率得到进一步的提高。实验结果表明,改进后的Faster R-CNN的轮胎缺陷检测方法可以准确地分类和定位轮胎X射线图像缺陷,平均测试准确率可以达到95.7%。此外,还可以通过对网络进行微调来获得新的检测模型以检测其他类型的缺陷。

基于深度学习网络U-Net的轮胎带束层分割算法研究

轮胎成型工艺中的带束层贴合情况影响成品轮胎的质量,而现有的带束层缺陷检测算法存在检测精度低,速度慢的缺点。为了快速精确的分割带束层,提出了一种基于U-Net的带束层分割算法。首先对带束层进行鼓面去除预处理,然后结合带束层区域的特点,对比基于数学形态学的传统图像分割方法与深度学习语义分割网络U-Net,对带束层进行分割。研究结果表明,两种方法都可以很好地标识带束层区域和背景区域,但U-Net稳定性更强,可以满足工程中精度与实时性的要求。

基于改进的CNN的啤酒瓶盖字符识别

为了快速准确的识别啤酒瓶盖上的喷码字符,提出了一种基于改进的CNN的啤酒瓶盖字符自动识别算法.首先使用U-Net语义分割网络对瓶盖的字符区域进行定位,以削弱背景噪声对后续处理的影响;然后利用动态阈值法对其进行二值化滤波消除底纹;通过字符区域外接矩形确定旋转中心与角度,对其进行旋转矫正;运用投影法与轮廓法相结合的方法对字符进行分割,得到清晰的单个字符;最后在卷积神经网络中添加批标准化得到本文改进的CNN,由该网络进行字符识别.研究结果表明,本文提出的啤酒瓶盖字符识别算法精度高,计算速度快,具有工程应用价值.