基于GPR的机场跑道钢筋回波检测与抑制

钢筋强反射回波及其多次波严重影响探地雷达在机场跑道灾害目标检测与识别的应用。本文研究机场跑道钢筋回波检测及抑制的方法。首先利用Hyp-curvelet变换将GPR时空二维回波信号投影到尺度空间,目标回波的能量将聚集且与其他目标分离,进而基于尺度空间中的局部峰值进行目标检测。然后结合目标回波的初始相位及时频特征,在尺度空间中消除钢筋回波分量。最后将数据反变换回时空域,得到只含有灾害目标回波的数据。仿真实验表明,本文所提算法在低信噪比的情况下对钢筋回波检测与抑制能取得很好的效果,重构的结果中灾害目标回波保存完整且钢筋回波罕有残余。

基于光线散射衰减模型的低照度图像增强

针对传统图像增强算法在总体照度低且光照分布不均的环境内易造成图像过度增强和自然度保存能力弱的问题,提出了一种基于光线散射衰减模型的低照度图像增强算法。首先,本文提出了光线散射衰减模型,该模型合理解释了非均匀光照分布的成像过程,其次,通过Max-RGB滤波器分别估计每个像素的照度,初始化照明图,然后,根据光照随图像分割区域入射角、入射距离平滑衰减的特性,利用深度信息和梯度信息优化光照分量,获得精确照明图;此外,利用暗通道先验中的透射率所具有的局部相似性来约束反射分量估计;最后,通过提出的光线散射衰减模型融合优化光照分量和反射分量,获得最终的低照度增强图像。通过与NPE,LIME,HE,ALSM,MSRCR,MF,WV_SIRE算法比较,在不同场景的低照度图像上,无参考各向异性质量评估器(BIQAA)最大为0.019 6,模糊检测累积概率(CPBD)最大为0.680 1,无参考空间域图像质量评估器(BRISQUE)最小为21.471 5,自然图像质量评估器(NIQE)最小为2.699 5,综合性能优于其他对比算法。实验结果表明,本文算法能够有效抑制噪声,提高图像对比度和亮度,更好地保留图像自然度。

基于改进YOLOv3的GIS内部异物检测方法

针对气体绝缘开关(Gas Insulated Switchgear, GIS)内部异物检测方法复杂、检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv3的异物检测算法。采用K-means算法聚类出适合异物的锚框值;引入跨阶段网络(CSPNet),采用梯度融合的方法来增强网络学习能力,减少网络学习参数;改进特征金字塔,融合更多尺度的特征信息,提高算法检测精度。所提方法在真实的GIS腔体环境中进行了验证评估。实验结果表明,改进的YOLOv3异物检测算法在检测精度和检测速度上均有较大提升,具有较强的鲁棒性。

基于深度学习的GIS腔体内部异物分割

针对机器人在清扫GIS腔体中由于光照强反射现象影响金属异物的视觉检测问题及嵌入式平台计算资源有限的挑战,提出一种轻量级网络QG-QDeepLabV3+用于GIS腔体内异物分割。通过四元数卷积神经网络保留像素彩色通道间相关性,减少网络参数量;同时提出QG(quaternion gabor) Attention机制,将异物多方向、多尺度细节特征与深度特征融合,以提高分割精度。实验测试结果表明,相比于现有先进算法网络参数量下降近71%,同时异物的分割轮廓以及分类识别准确率上有了较高提升。

面向核电装备的全生命周期智能运维需求分析

核电行业是支撑国家安全的重要基础产业,其涉及的高安全装备结构复杂,执行任务时相互配合密切。装备工作状态的优劣直接影响整个系统是否稳定运行,对提供优质的能源供应,推动核电行业发展具有重要作用。因此,开展核电高安全装备的智能运维,提升装备运行的可靠性十分必要。通过系统地梳理核电行业高安全装备的运维现状和相应的智能运维需求,从基于价值维修的策略出发,提出运营准备时间、单台装备维修工期、单台装备维修工时及全生命周期运维成本4个价值指标,评价核电高安全装备的智能运维效率。本文提出的计算方法可为后续核电行业典型的高安全装备开展智能运维软件应用验证提供理论支撑,并指导相关的成果在核电行业进行应用推广。

基于自适应衰减记忆法的视觉惯性里程计算法

针对机器人快速运动导致系统先验噪声统计特性与实际不符,严重影响视觉惯性里程计定位精度的问题,提出了一种基于自适应衰减记忆法的视觉惯性里程计算法。利用机器人运动状态方程模糊推理得到衰减因子,实现一种新的选取衰减因子的方法;然后利用自适应衰减因子实时修正噪声模型,抑制滤波发散;最后在公开数据集和真实环境下进行实验,该方法整体定位误差在0.6 m内。实验结果表明,所提算法在机器人快速运动时能有效避免滤波发散,对机器人定位性能提升显著。

TCS-Net:一种核电安全壳细小裂缝分割网络

针对核电安全壳表面裂缝视觉检查任务面临的裂缝细小且占像素少、裂缝与背景对比度低、相似纹理干扰多、光照不均衡等问题,作者提出了一种细小裂缝分割模型(segmentation network of tiny cracks,TCS-Net)。该模型具有与U-Net网络相似的编码-解码结构,在下采样过程使用软池化(soft pooling)可实现在编码过程中保存原始图像基本特征的同时又保持了高响应特征信息的放大,从而减少信息损失实现裂缝边缘细节及位置信息保留;解码端在上采样过程中加入兼顾通道注意力和空间注意力的语义补偿模块以融合编码端的各层特征,可增强裂缝的多尺度细节信息;鉴于裂缝分割任务存在数据不平衡的分类问题,为避免训练过程被多数类(背景像素)所主导,TCS-Net模型结合二元交叉熵损失和Dice系数作为目标损失函数,以解决单一损失关注度倾向带来的训练不稳定的问题,也可优化准确率、交并比、召回率等性能指标。该模型在真实的安全壳图像上实验,结果表明,与现有的主流语义分割模型相比,TCS-Net裂缝分割模型的交并比指标可提高5%~9%,召回率指标可提高9%~13%,由此说明该模型具有检测率和检测精度更高,能有效适用于目标与背景严重不平衡、背景复杂且干扰较多情况下的细小裂缝分割任务。

基于Smooth-DETR的产品表面小尺寸缺陷检测算法

为应对实际工业产品视觉质量检测中缺陷罕见、尺寸小等挑战,提出了一种仅需要少量训练样本的小尺寸缺陷检测算法--Smooth-DETR,该算法采用基于DETR的编码-解码结构对缺陷类别和位置进行预测,该结构降低了参数量和计算复杂度。因DETR强大的全局特征学习能力,该算法可从少量训练样本中充分挖掘产品表面纹理特征,从而对打破了表面纹理连续性的缺陷检出率高;通过结合Smooth-L_(1)损失和GIoU损失的优势,进一步提升了小尺寸缺陷的回归精度。实验结果表明,所提方法检测性能优于现有先进检测模型。此外,仅用少量训练样本,该算法对11类产品表面的缺陷检测平均精确率就能够达到98%以上。

基于分布式光纤传感系统的车辆轨迹提取方法

分布式光纤传感系统(distributed acoustic sensing,DAS)具有可获取连续分布信息、受环境影响小、成本低等优势,作者提出了一种利用DAS系统进行车辆轨迹提取的方法,为实现智慧化高速公路环境中全时空交通状态感知提供基础。首先,利用基于Φ-OTDR原理的DAS检测设备和高速公路通信光纤中的空闲纤芯,实时地采集车辆行驶时引发的地面振动信号;然后,利用S变换在检测扰动方面的优势,逐通道地将振动信号变换到时–频域,累积车辆振动信号所处频域区间内的能量,并堆积所有通道的振动能量形成时空2维振动能量响应;最后,通过Radon变换将多条增强后的车辆轨迹转化为距离–速度域中多个奇异点,通过提取距离–速度域的奇异点无监督地分离及提取车辆行驶轨迹。在双向三车道的真实高速公路环境中对车辆轨迹提取方法进行了验证和测试。实验结果表明:与经典的小波变换去噪算法相比,所提基于S变换的方法在抑制噪声的同时增强车辆行驶产生的振动信号,增加了车辆轨迹与背景之间的对比度,更利于后续提取车辆轨迹;与Hough变换相比,所提基于Radon变换的方法能更好地聚集DAS时空2维振动信号中的车辆轨迹,且提取轨迹受干扰小。该文所提方法能实现高速公路DAS车辆检测信号的轨迹提取。

基于改进OMP算法的喷涂机器人轨迹规划研究

为实现CAD模型未知情况下的喷涂机器人自动轨迹规划,提出了一种基于工件三维点云直接生成喷涂轨迹的方法,并使用改进的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法进行轨迹优化。首先,将理想涂层厚度函数视作原始信号,通过引入信赖域反射算法解决了投影系数的约束问题,应用OMP算法进行涂层厚度重建,并求出每条喷涂轨迹的位置和喷枪速率。然后,对预处理后的点云模型应用轨迹生成算法得到工件表面的喷涂轨迹,通过坐标变换和姿态解算生成机器人喷涂轨迹。最后,对扫描获取的待喷涂曲面使用上述方法进行仿真。仿真结果显示,重建涂层厚度误差为4.28%,满足均匀性要求,喷涂时间显著缩短,表明所提出的轨迹规划和优化方法是可行的。

基于改进灰狼优化算法的点云配准

针对传统ICP算法受初始位置限制而精度不高的问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的配准方法。将差分进化算法引入到灰狼优化算法中并加以改进形成新的混合算法(Differential Evolution-Grey Wolf Optimizer, DE-GWO)解码获得最优的旋转矩阵参数,将其作为初始值引入到点云细配准使用的迭代最新点算法(Iterative Closest Point, ICP)中进一步提高配准精度,以避免传统ICP算法因点云初始位置相差大而导致配准失败,提高配准精度和配准效率。通过在斯坦福点云模型上进行仿真,验证了算法的有效性。

一种双曝光度图像融合算法

为克服传统图像增强算法在光照强度不均的密闭腔体内对图像增强不足和自然度保留能力弱的问题,本文提出了一种双曝光度图像融合的算法.首先通过图像熵最大化准则估计最佳曝光度,然后利用相机响应模型合成最佳曝光度图像,并基于自适应的权重评估方法融合弱光照图像和最佳曝光度图像,最后利用改进的BM3D(Block-matching And 3D Filtering)方法对融合图像去噪.所提方法在公开数据集和GIS设备的密闭腔体内进行了验证.实验结果表明,本文方法能够增加图像熵,减少图像噪声,提高低光照部分的亮度,保护图像自然度.

融合深层差异特征的RGB-T巢式语义分割网络

针对现存可见光—红外(RGB-T)图像语义分割模型分割性能不高的问题,提出一种基于深层差异特征互补融合的巢式分割网络。具体来说,网络的编码和解码部分通过多级稠密中间路径相连形成一个嵌套形式的结构,编码器的深浅特征通过多级路径供解码器实现密集的多尺度特征复用,另一方面多模态深层特征通过特征差异性融合策略增强其语义表达能力。实验结果表明,所提网络在MFNet数据集上实现了65.8%的平均准确率和54.7%的平均交并比,与其他先进RGB-T分割模型相比,具有更优越的分割能力。

基于图像片段匹配的立体匹配算法

提出一种以图像片段为单位进行立体匹配的方法,与传统的以像素为单位的立体方法不同的是,本文使用图像的边缘信息将参考图像分成小的片段,同时在水平和垂直方向上以小的片段为单位进行立体匹配,然后进行视差图像的融合,提高了匹配的准确性.在片段内,本文将匹配代价分为高代价与低代价,以不同的计算方式统计两种代价值对整个片段的代价贡献,这种计算方式可以准确地匹配物体被部分遮挡时的情况;接下来对原参考图像进行低位数放大,对片段内的视差值根据低位数放大后的参考图像再次查找精确视差;最后,依据原始的参考图像,使用同色域均值滤波对获得的视差图进行填补与平滑操作.经实验证明,本方法具有算法运算复杂度低,速度快,匹配准确和物体的边缘视差清晰的特点,在Middlebury图像库的测试中获得了较好的实验结果.

基于双目视觉的GIS异物分割和定位方法

针对气体绝缘开关设备内部异物需要定位清理的问题,提出基于双目视觉的GIS异物分割与定位方法。共享分割模型,支路一通过U-Net模型获取异物分割区域,支路二通过U-Net模型获取双目图像的卷积特征图,并以此构建卷积描述子,完成立体匹配,实现了异物的三维坐标定位,解决了GIS环境弱纹理、高反光区域立体匹配准确度低的问题。通过C++编程环境加载Opencv视觉工具包,实现了上位机的部署应用。应用结果表明:该系统具有较高的异物分割及定位精度,可以同时满足柔性臂抓取的精度和实时性要求,具有一定的实用性。

一种蒸汽发生器水下检查机器人高精度定位方法

密闭的核电蒸汽发生器(Steam Generator,SG)内环境纹理单一重复及光照不良等导致检查机器人定位困难及作业过程中难以确定被检查的传热管位置。针对该问题,提出一种实时高精度的机器人定位方法。通过目标检测算法对视频帧中选定范围内的传热管进行检测及排序,并在初始帧中参照SG内部少量可区分点设定传热管的初始参考序号;基于前后帧同一目标间距离与帧内不同目标间距离的几何约束关系,对传热管目标进行跟踪及动态排序,从而间接地实现机器人精确定位。实验结果表明,该方法在SG模拟体内部进行检查的过程时能很好地实现机器人的高精度定位,指导机器人进行检查作业。