基于元学习的带钢表面缺陷小样本语义分割

由于缺少带钢表面缺陷样本,使得深度神经网络在带钢表面缺陷检测的应用受到了限制,为解决这一实际问题,提出了一种基于元学习思想的小样本语义分割深度学习方法.该方法引入了多尺度解码器和注意力机制.多尺度解码器能够聚合不同尺度的缺陷特征信息,提高网络的分割精度.注意力机制能够有效增强缺陷信息表达,并且抑制背景信息的干扰.此外,构建了一个带钢表面缺陷语义分割数据集,该数据集包含9类带钢表面缺陷.在该数据集上进行了相关实验,结果表明本文方法在平均交并比和前景-背景交并比指标上优于PFENet,SCLNet和HSNet等方法.

局部二值模式方法研究与展望

针对当前局部二值模式(Local binary pattern,LBP)方法表现出的理论和实际应用价值,系统综述了在纹理分析和分类、人脸分析和识别以及其他检测与应用中的各种LBP方法.首先,简要概述了LBP方法的原理,主要分析了LBP方法中的阈值操作并介绍了统一模式和旋转不变性模式.其次,分别对纹理分析和分类中的LBP方法、人脸分析和识别中的LBP方法以及其他检测与应用中的LBP方法等三个方面进行了详细的梳理和评述.最后,分析了LBP方法在应用中依旧存在的重要问题并指出了未来的研究方向.

引入局部信息的带钢缺陷图像凸优化活动轮廓分割模型

为解决Chan-Vese模型和局部二元拟合(Local binary fitting,LBF)模型在带钢缺陷图像分割时存在的对初始轮廓位置敏感、运行速度较慢等问题,提出引入局部信息的带钢缺陷图像凸优化活动轮廓分割模型(Local information convex activecontour,LICAC)。该模型利用凸优化技术将一个非凸的分割模型转变为凸优化问题,并采用Split Bregman方法对问题进行快速求解,从而解决Chan-Vese模型和LBF模型对初始轮廓位置敏感等问题。通过引入图像局部信息,该模型可以有效分割灰度不均匀的带钢表面缺陷图像。使用该模型分别对焊缝、黄斑、孔洞和划伤等4大类单个带钢缺陷目标区域的图像进行分割试验,分割效果和运行时间都明显优于其余两种模型。同时,该模型也可用于含多个缺陷目标区域的图像分割,并通过对划伤、夹杂、麻点和抬头纹等4大类常见的多个缺陷目标区域的图像进行分割试验,验证了该模型的有效性。

融入结构张量和活动轮廓的硅钢表面缺陷分割

为了解决在纹理背景下冷轧硅钢表面缺陷的分割问题,提出了基于局部信息结构张量和活动轮廓模型的硅钢表面缺陷分割方法。将图像的局部信息引入到结构张量中;在结构张量提取的特征空间中,以KL距离作为区域的概率密度相似性度量建立分割图像的活动轮廓模型;采用Split-Bregman数值解法对模型进行求解。运用提出的分割方法对硅钢表面的一些常见缺陷如纵向划伤、横向划伤、异物和孔洞等进行分割实验。实验结果表明,该方法可以准确地分割出硅钢表面缺陷区域,验证了该方法的有效性。

基于阈值法的带钢表面缺陷图像脉冲噪声去除

在板带钢表面缺陷图像脉冲噪声去除的研究中,结合脉冲噪声的特点以及带钢表面缺陷图像的特点,提出了一种基于阈值的开关中值滤波方法.该方法通过设定阈值判断滤波窗口中心像素点是否为噪声点,并对噪声点进行中值滤波.通过大量的仿真实验证明该方法简单可行,在噪声去除和保护细节方面都取得了明显优于传统滤波方法的效果,而且在噪声污染不太大的情况下具有普遍适用性,有一定的工程应用价值,且研究过程也体现了对图像进行考察的重要性.

基于像素自适应邻域的纹理合成方法

针对传统像素点的纹理合成方法普遍存在对纹理样本适用范围比较窄的问题,提出了一种可以自动确定最佳匹配像素邻域大小的纹理合成方法.首先,利用方块编码原理提取样本纹理元,通过纹理元来确定最佳匹配像素邻域;然后,在像素匹配阶段,对像素匹配准则进行改进.通过比较样本像素和目标像素邻域的均值和方差来确定邻域的相似度,最终选择最优的合成像素.对比实验表明,该方法不仅有良好的合成效果,而且具有较广的适用范围,可以作为一种通用性的纹理合成方法.

带钢质量属性识别理论评价模型及应用

针对带钢质量评价属性多、指标多的特点,提出了带钢质量综合评价的属性识别模型。依据属性识别理论中有关属性集、属性测度、有序分割类等基本概念,建立了质量等级属性集并计算出带钢质量影响因素的单属性测度和综合属性测度。以置信度准则和评分准则为判别准则,根据置信度准则进行带钢质量的等级评定。同一等级的带钢质量差别由评分准则来区分。实例表明,该模型计算简便,易于计算且具有一定的推广性。

带钢缺陷图像局域方差相异度的融合规则研究

当前应用在带钢表面缺陷图像的基于单个系数点的融合规则和基于区域系数特征的融合规则存在片面性、容易使融合图像失真等问题.针对以上问题,给出了一种新的融合规则.该融合规则在对小波分解后的高频子带进行融合时,充分考虑待融合图像的局域方差的相异度,并利用阈值来选择合适的融合规则.实验结果表明,该方法可以更好地保留图像的细节特征,且在冷轧带钢表面缺陷图像融合中有较好的适用性,具有一定的工程应用价值.

融合多层级特征的弱监督钢板表面缺陷检测算法

由于缺少实例级标签,使得深度神经网络在工业表面检测领域的应用受到了限制.为解决这一问题,本文面向实际的热轧钢板表面缺陷检测任务,提出基于弱监督学习的缺陷检测网络,该网络引入类激活映射模型,使用容易获取的图像级标签进行模型训练,进行钢板表面的缺陷检测.为了进一步提升检测精度和克服类激活映射模型原有的缺点,本文采用性能更优的残差网络作为主干网络进行特征提取,并提出了多层级特征融合网络进行类激活图的生成,来获取更多的细节信息和更准确的目标激活区域.通过在公开缺陷数据集NEU-CLS上进行实验,结果表明本文提出的方法能够在标签不完备的情况下进行缺陷检测任务,并取得0.68%分类错误率和17.75%定位错误率,胜过其他同类的方法.

基于一维卷积的生产线冷态重轨表面缺陷快速检测

采用直观、高效的基于机器视觉的检测方式对生产线冷态重轨表面缺陷进行自动化检测.以彩色双目线阵相机作为采集传感器获取深度信息和RGB信息.深度信息用于缺陷快速检测,RGB信息及深度信息用于缺陷分割.然后,提出一个基于一维卷积网络的深度网络用于缺陷快速检测.该网络主要包括基于一维卷积网络的特征提取器,由全连接层和Dropout层组成的分类器,以及加入尺寸先验的滤波器.为了验证所提出的网络性能,本文搭建了数据采集平台并对重轨样件进行了数据采集.实验结果表明,本文的快速检测网络在采集的数据上缺陷级检测率为100%,误检率为35%,优于对比网络.

仿人服务机器人发展与研究现状

对国内外主要仿人服务机器人研究进展进行回顾,就目前其领域内涉及的本体结构与系统、驱动与控制技术、信息感知与交互等问题的研究现状进行综述,指出仿人服务机器人研究中需进一步解决的问题,并展望其发展趋势.