基于机器视觉的缝纫线迹缺陷检测方法

缝纫线迹缺陷检测过程易受缝纫机抖动和面料移动过快等影响,针对缺陷检测过程中的扰动影响,以高精度和快速检测缺陷特征为目标,提出一种基于机器视觉的缝纫线迹缺陷检测方法。首先将主干网络的标准卷积改用蓝图卷积的DeblurGAN-v2算法和拉普拉斯算法联用,分辨模糊与清晰图像,并对运动模糊图像去模糊。然后将师生特征金字塔匹配算法应用到缝纫线迹缺陷检测上,将困难样本挖掘技术应用到师生特征金字塔匹配算法中提高了算法的检测精度与速度。结果表明:图像去模糊算法有效地去除了由外部干扰引起的图像模糊问题,缺陷检测算法检测正确率保持在95%以上,单张图片检测速度在0.04 s以下。本文方法能有效检测线迹缺陷特征,保障生产的高效性和连续性。

基于新能源微电网的楼宇绿色能源管理系统设计

作为新能源接入和智能电网中的重要环节,绿色能源的管理系统显得十分重要。好的能源管理系统能够有助于配电系统电能的高效分配[1]。主要介绍了对楼宇进行电气改造,在此基础上,利用组态软件开发一套新能源发电相关数据计量、显示、分析的监控软件,实现楼宇绿色能源的综合管理。