基于双空间金字塔匹配核的图像目标分类

提出一种基于局部特征的双空间金字塔匹配核(bi-space pyramid match kernel,BSPM)用于图像目标分类.利用局部特征在特征空间和图像空间建立统一的多分辨率框架,以便较好地表达图像的语义内容.该方法同时在特征空间和图像空间建立金字塔型结构,通过适当匹配可以得到正定核函数,该函数具有线性计算复杂度,可以运用于基于核的学习算法.将BSPM嵌入支持向量机对公共数据库中图像目标进行分类,实验结果表明该方法对图像具有良好的分类能力,优于词汇导向的金字塔匹配核和空间金字塔匹配核.

基于改进级联Faster RCNN的PCB表面缺陷检测算法

针对印制电路板(PCB)存在缺陷的多样性、复杂性以及微小性的问题,文中基于Faster RCNN架构的PCB微小缺陷改进检测模型,首先通过RPN网络产生ROI,为能尽量获得各类维度特征,使用多层卷积。为满足PCB缺陷检测要求,将优化后ROI-Pooling层提取ROI特征,为能更好地在ROI区域分类和回归采取双全连接层的方式。为增强对多尺度和不规则缺陷特征的模仿能力和提升检测模型适用性,添加了过滤特征的金字塔网络。消融实验对比测试结果表明:改进后的检测模型对包括缺失孔、鼠咬伤、开路、短路、杂散、伪铜等缺陷能精确识别。文中模型检测平均分类精度达98.91%,mAP指标达到78.21%,可满足对PCB的有效识别,在工业上具有较强的实用性。