基于Vgg+Unet模型在线性工程扰动图斑的应用研究

文章以在线性工程扰动图斑的应用为背景,以Vgg+Unet模型为基础展开了深入而全面的研究。探索了该模型在处理复杂工程扰动图斑时的性能和适用性,实验结果清晰显示,在不同程度的扰动下,Vgg+Unet模型展现出卓越的性能,特别是在复杂环境下对细节的出色捕捉能力。文章通过翔实的实验设计、精湛的数据分析及多角度的性能评估为深度学习在工程视觉任务中的应用提供了深刻而全面的见解,凸显了Vgg+Unet模型在处理工程扰动图斑方面的强大潜力。

印花面料的边缘轮廓快速提取方法

工业协作型缝纫机器人代替操作工自动完成缝合是未来发展的必然趋势,但当前的工业协作型缝纫机器人难以快速精准地定位面料边缘轮廓信息,影响缝纫效率与缝纫质量。针对印花面料提出线下使用深度学习建立面料检测模型,线上调用面料检测模型分割面料与背景并结合传统轮廓检测算法快速准确提取面料边缘轮廓的方法。首先,建立面料图像数据集,并通过卷积拆分和融合损失函数对VGG-UNet模型进行优化,将面料数据集输入至优化的VGG-UNet模型进行训练学习并构建最优面料检测模型;其次,利用最优面料检测模型分割面料与背景;然后,采用数学形态学算法对分割后的面料图像进行自适应开运算去除面料边缘的毛边;最后,利用Canny算子对去除毛边后的面料图像进行轮廓提取。实验结果表明,本文方法可较好去除面料毛边并快速精准提取印花面料的边缘轮廓,所提取的轮廓与面料边缘轮廓高度拟合,轮廓提取精度高于99%,轮廓提取时间仅需0.216 s。本文研究可为后续机器人的轨迹规划提供快速准确的坐标信息,提高缝合质量和效率,推进无人化、自动化缝合生产线的实现。