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Enhancing ChatGPT’s Querying Capability with Voice-Based Interaction and CNN-Based Impair Vision Detection Model
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作者 Awais Ahmad Sohail Jabbar +3 位作者 Sheeraz Akram Anand Paul Umar Raza Nuha Mohammed Alshuqayran 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第3期3129-3150,共22页
This paper presents an innovative approach to enhance the querying capability of ChatGPT,a conversational artificial intelligence model,by incorporating voice-based interaction and a convolutional neural network(CNN)-... This paper presents an innovative approach to enhance the querying capability of ChatGPT,a conversational artificial intelligence model,by incorporating voice-based interaction and a convolutional neural network(CNN)-based impaired vision detection model.The proposed system aims to improve user experience and accessibility by allowing users to interact with ChatGPT using voice commands.Additionally,a CNN-based model is employed to detect impairments in user vision,enabling the system to adapt its responses and provide appropriate assistance.This research tackles head-on the challenges of user experience and inclusivity in artificial intelligence(AI).It underscores our commitment to overcoming these obstacles,making ChatGPT more accessible and valuable for a broader audience.The integration of voice-based interaction and impaired vision detection represents a novel approach to conversational AI.Notably,this innovation transcends novelty;it carries the potential to profoundly impact the lives of users,particularly those with visual impairments.The modular approach to system design ensures adaptability and scalability,critical for the practical implementation of these advancements.Crucially,the solution places the user at its core.Customizing responses for those with visual impairments demonstrates AI’s potential to not only understand but also accommodate individual needs and preferences. 展开更多
关键词 Accessibility in conversational AI CNN-based impair vision detection ChatGPT voice-based interaction recommender system
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Method of visional detecting MAG weld pool information 被引量:2
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作者 王克鸿 汤新臣 +2 位作者 虞剑 游秋榕 沈莹吉 《中国有色金属学会会刊:英文版》 CSCD 2005年第S3期369-374,共6页
A theoretical analysis of the visional detecting weld pool information and image-getting mechanisms were presented. Four kinds of composite narrow-band filters based on three kinds of mechanism were adopted in conside... A theoretical analysis of the visional detecting weld pool information and image-getting mechanisms were presented. Four kinds of composite narrow-band filters based on three kinds of mechanism were adopted in consideration of short-circuiting transfer and spray transfer. After studying the ways for sensing the visional signals of the weld pool, the best filter window was obtained. From the window images with distinct weld pool area were acquired. In addition, image-getting mechanisms for passive light source to detect visional information of weld pool were explored, and then the characters of weld pool of MAG were analyzed. 展开更多
关键词 MAG welding WELD POOL INFORMATION vision detection vision ACQUISITION
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基于Vision-xLSTM的遥感图像语义变化检测
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作者 张显然 高晗 吴建胜 《计算机技术与发展》 2025年第8期69-74,共6页
语义变化检测是二进制变化检测的扩展,不仅能识别遥感图像中的变化区域,还能提供详细的语义类别变化,这一点在土地覆盖与利用监测任务中尤为重要。传统的三分支卷积神经网络架构和基于时间一致性的学习方案在语义变化检测中得到广泛应用... 语义变化检测是二进制变化检测的扩展,不仅能识别遥感图像中的变化区域,还能提供详细的语义类别变化,这一点在土地覆盖与利用监测任务中尤为重要。传统的三分支卷积神经网络架构和基于时间一致性的学习方案在语义变化检测中得到广泛应用,但如何有效区分语义变化并充分建模时间依赖性仍然具有挑战性。该文提出了一种结合CNN和Vision-xLSTM(ViL)的新型架构ViLSCD来解决语义变化检测问题。首先,设计了多尺度特征增强融合模块,提升模型对细粒度特征的表达能力;其次,引入差分多阶段特征交互蒸馏模块,增强模型对变化信息的感知;最后,使用ViL模块充分建模时间依赖性。在Landsat-SCD数据集上进行的实验表明,ViLSCD模型在语义变化检测任务中取得了显著成效,其mIoU和SeK分别达到90.38%和64.12%,均超越了当前现有方法,从而证实了该架构在该任务中的优越性。 展开更多
关键词 计算机视觉 遥感图像 语义变化检测 vision-xLSTM 多尺度结构
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ADAPTIVE MULTISCALE EDGE DETECTION BASED ON VISION FEATURE OF EDGE AND WAVELET TRANSFORM
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作者 Yang Xuan Liang Dequn (Laboratory of Image Process and Pattern Recognition, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049) 《Journal of Electronics(China)》 1999年第2期104-108,共5页
A new rnultiscale edge detection method is presented, which is based on an effective edge measure. The effective edge measure, used to adaptively adjust the scales of wavelet transform, is defined using the novel feat... A new rnultiscale edge detection method is presented, which is based on an effective edge measure. The effective edge measure, used to adaptively adjust the scales of wavelet transform, is defined using the novel features of image edge obtained from human being vision characteristics. Finally, two experiments show that the proposed algorithm appears to work well. 展开更多
关键词 Computer vision EDGE features WAVELET TRANSFORM EDGE detection
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基于改进Vision Transformer的森林火灾视频识别研究
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作者 张敏 辛颖 黄天棋 《南京林业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期186-194,共9页
【目的】针对现有森林火灾图像识别算法存在的效率不足、时序特征利用率低等问题,构建基于视频数据的森林火灾识别模型,以提升林火监测的实时性与识别准确率。【方法】提出融合三维卷积神经网络(3DCNN)与视觉Vision Transformer(ViT)的C... 【目的】针对现有森林火灾图像识别算法存在的效率不足、时序特征利用率低等问题,构建基于视频数据的森林火灾识别模型,以提升林火监测的实时性与识别准确率。【方法】提出融合三维卷积神经网络(3DCNN)与视觉Vision Transformer(ViT)的C3D-ViT算法。该模型通过3DCNN提取视频序列的时空特征,构建时空特征向量;利用ViT编码器的自注意力机制融合局部与全局特征;最终经MLP Head层输出分类结果。通过消融实验验证C3D-ViT模型的有效性,并与原模型3DCNN和ViT,以及ResNet50、LSTM、YOLOv5等深度学习模型进行对比。【结果】C3D-ViT在自建林火数据集上准确率达到96.10%,较ResNet50(89.07%)、LSTM(93.26%)和YOLOv5(91.46%)具有明显优势。模型改进有效,准确率超越3DCNN(93.91%)与ViT(90.43%)。在遮挡、远距离、低浓度烟雾等复杂场景下保持较高的平均置信度,满足实时监测需求。【结论】C3D-ViT通过时空特征联合建模,显著提升林火识别的鲁棒性与时效性,为森林防火系统提供可靠的技术支持。 展开更多
关键词 森林火灾 深度学习 目标检测 三维卷积神经网络 vision Transformer
原文传递
基于DCCK Vision Plus的锂电池智能检测系统研究与实现
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作者 李佳园 《现代信息科技》 2025年第17期7-11,17,共6页
随着锂电池制造向高精度、智能化方向发展,机器视觉技术已成为提升生产质量与效率的核心手段。文章基于德创智控科技有限公司的DCCK Vision Plus视觉平台,构建了一套涵盖锂电池全生产流程的智能检测系统。该系统通过多相机协同标定(定... 随着锂电池制造向高精度、智能化方向发展,机器视觉技术已成为提升生产质量与效率的核心手段。文章基于德创智控科技有限公司的DCCK Vision Plus视觉平台,构建了一套涵盖锂电池全生产流程的智能检测系统。该系统通过多相机协同标定(定位精度可达±0.1 mm)、亚像素边缘检测、Color Match电极颜色匹配自适应图像处理算法,以及工业通信协议PROFINET/EtherCAT的集成,实现了锂电池的精准定位,尺寸测量重复精度可达±0.02 mm,缺陷分类及字符串识别准确率高达99.5%。实验表明,该系统在3 s内完成单个电池的全流程检测,综合性能优于传统人工检测,效率提升300%,成本降低35%,为锂电池智能制造提供了一种可复用的技术范式。 展开更多
关键词 机器视觉 定位与标定 缺陷检测 尺寸测量 DCCK vision Plus软件
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机械式停车设备用AGV定位精度检测
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作者 黄正球 唐矫燕 +1 位作者 印松 许海翔 《起重运输机械》 2026年第1期76-80,共5页
文中针对机械式停车设备用AGV的定位精度检测设计了一种激光雷达、机器视觉和惯性传感器融合的精度检测装置,并着重对其停车精度的检测提出了激光雷达和双目深度相机二级检测的定位精度检测方法。通过激光雷达一级定位后,再通过双目深... 文中针对机械式停车设备用AGV的定位精度检测设计了一种激光雷达、机器视觉和惯性传感器融合的精度检测装置,并着重对其停车精度的检测提出了激光雷达和双目深度相机二级检测的定位精度检测方法。通过激光雷达一级定位后,再通过双目深度相机对预设的标识码进行识别处理,从而得到AGV的停车精度数据。此外,还介绍了图像处理的关键环节,并进行了仿真实验。实验结果表明,该方法的检测精度高于单一的传感器检测,可达到毫米级的精度要求。 展开更多
关键词 机械式停车设备 AGV检测 定位精度 机器视觉 自动检测
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融合Vision Transformer与3D CNN的深度伪造视频篡改检测
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作者 孙立信 吴永飞 +2 位作者 李心宇 任杰煌 刘西林 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第11期121-127,共7页
Deepfake技术的出现,使人们可以轻松地对人脸视频进行篡改,对社会造成巨大的危害。现有的篡改检测方法主要侧重于视频帧间的局部人脸区域空间特征变化检测,并没有考虑连续全局区域的时域特征,且不能检测视频帧中的细微空域特征变化。针... Deepfake技术的出现,使人们可以轻松地对人脸视频进行篡改,对社会造成巨大的危害。现有的篡改检测方法主要侧重于视频帧间的局部人脸区域空间特征变化检测,并没有考虑连续全局区域的时域特征,且不能检测视频帧中的细微空域特征变化。针对此问题,提出融合Vision Transformer和3D CNN的视频篡改检测方法ViT-3DCNN。该方法无需对人脸进行裁剪,直接学习视频帧间的连续时域特征以及每一帧的空间特征。实验结果表明,不依赖于人脸剪裁的情况下,ViT-3DCNN模型分别在DFDC数据集及Celeb-DF数据集上取得了93.3%与90.65%的分类准确性,充分验证了该模型在检测精度和泛化性等方面相较于现有检测方法具有明显的优势。 展开更多
关键词 伪造视频篡改检测 时空特征 vision Transformer 3D卷积
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青贮饲料收获机自动跟随抛送系统研究现状与发展趋势
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作者 张姬 孙振洋 +3 位作者 宋占华 于镇伟 闫云鹏 田富洋 《农机化研究》 北大核心 2026年第2期284-292,共9页
青贮饲料因具有生产成本低、收获效益高、原料易得和营养均衡等优点,逐渐成为畜牧产业的主要饲料。传统青贮收获作业中人工依赖度高、抛料均匀性不足且抛送筒控制人员存在一定的安全隐患。青贮饲料收获机自动跟随抛送系统通过信息采集... 青贮饲料因具有生产成本低、收获效益高、原料易得和营养均衡等优点,逐渐成为畜牧产业的主要饲料。传统青贮收获作业中人工依赖度高、抛料均匀性不足且抛送筒控制人员存在一定的安全隐患。青贮饲料收获机自动跟随抛送系统通过信息采集设备实时获取料箱位置与环境动态信息,根据设定的青贮饲料填充模式进行抛送作业,解析填充状态,同时液压伺服控制系统根据识别定位情况动态调节抛送筒旋转角度与出料高度,实现青贮饲料落料点的控制。本文系统综述了当前国内外青贮饲料收获机自动跟随抛送系统的研究现状;分析了机器视觉、激光雷达与传感器在自动抛送系统中的工作原理与具体应用方法;针对我国青贮饲料收获机自动跟随抛送系统发展存在的问题,提出了研发多模态感知架构、开发高动态液压伺服系统与低惯量抛送筒材料、构建“青贮机-伴随车”群体协同作业模式的建议;同时,对青贮饲料收获机自动跟随抛送系统的发展方向进行预测,以期为我国青贮饲料收获机自动跟随抛送系统的研究提供参考。 展开更多
关键词 青贮饲料收获机 自动跟随抛送系统 机器视觉 激光雷达 目标检测
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基于改进Canny算子的焊缝熔宽测量
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作者 王树强 宋茗泽 +1 位作者 李宝立 高元德 《焊接》 2026年第1期32-38,共7页
【目的】焊缝熔宽是表征焊接质量与焊接稳定性的重要指标之一,该文旨在改善角焊缝熔宽测量难度高、误差大等问题。【方法】设计了一种角焊缝的图像采集方式,提出基于被动视觉的获取焊缝熔宽的方法,改进了传统Canny算子的边缘提取算法。... 【目的】焊缝熔宽是表征焊接质量与焊接稳定性的重要指标之一,该文旨在改善角焊缝熔宽测量难度高、误差大等问题。【方法】设计了一种角焊缝的图像采集方式,提出基于被动视觉的获取焊缝熔宽的方法,改进了传统Canny算子的边缘提取算法。运用CCD工业相机采集待测焊缝图像,利用ROI提取、灰度化、中值滤波、双边滤波、高斯滤波对被采集图像进行预处理,然后使用改进的Canny算子提取焊缝边缘,概率Hough变换拟合熔池轮廓线段,利用标准化欧式方程获得焊缝宽度。【结果】试验结果表明,焊缝熔宽测量平均时间为160 ms,平均绝对误差为0.34 mm。【结论】此方法图像处理速度与测量精度满足焊缝表面检测要求,鲁棒性强。 展开更多
关键词 角焊缝 被动视觉 焊缝尺寸 边缘检测 特征提取 概率霍夫变换
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ViT-Count:面向冠层遮挡的Vision Transformer树木计数定位方法
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作者 张乔一 张瑞 霍光煜 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第10期128-138,共11页
【目的】针对复杂场景中树木检测的挑战,如遮挡、背景干扰及密集分布等,本研究提出一种基于Vision Transformer(ViT)的树木检测方法(ViT-Count),提升模型对复杂场景中树木的检测精度与鲁棒性。【方法】采用ViT作为基础模型,其在捕捉图... 【目的】针对复杂场景中树木检测的挑战,如遮挡、背景干扰及密集分布等,本研究提出一种基于Vision Transformer(ViT)的树木检测方法(ViT-Count),提升模型对复杂场景中树木的检测精度与鲁棒性。【方法】采用ViT作为基础模型,其在捕捉图像中全局上下文信息方面具有天然优势,尤其适用于形态多变的复杂环境。设计针对树木的视觉提示调优VPT机制,其通过在特征中注入可学习提示(prompts),优化模型在林地高密度树冠、光照变化及不同树种结构下的特征提取能力,提高对不同林分类型的适应性。设计卷积模块的注意力机制模块,利用其在局部感知基础上的长距离依赖建模能力,有效强化模型对树木遮挡、重叠及形态相似目标的辨别能力,提高整体检测的鲁棒性与准确性。设计一个树木检测解码器,通过多层卷积、归一化、GELU激活与上采样操作逐步还原空间分辨率,以生成的目标密度图实现树木计数与定位。【结果】该方法在提升森林、城市场景下的树木检测鲁棒性的同时,增强了模型在多尺度树木目标上的泛化能力。在Larch Casebearer数据集和Urban Tree数据集上进行的实验显示,与其他主流模型相比,该方法的MAE和RMSE最多分别降低了2.53、3.99,表明其泛化能力更强,具有最优的树木检测性能。可视化实验结果表明,在密集森林场景和复杂城市场景中,所提模型均具有较高的树木检测准确率。消融实验的结果证明了模型主要模块的有效性。【结论】基于Vision Transformer的面向复杂场景的树木计数与定位方法能够充分发挥ViT的全局建模能力及视觉提示调优机制任务适应性,结合卷积模块的注意力机制,有效提升复杂场景树木计数与定位的精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 目标识别 树木计数 树木定位 复杂场景 vision Transformer(ViT) 视觉提示调优(VPT) 注意力机制
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水果表面缺陷检测研究——基于NI Vision Assistant和IMAQ Vision 被引量:9
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作者 李彦峰 王春耀 +1 位作者 王跃东 蔡菲 《农机化研究》 北大核心 2013年第7期62-65,共4页
以NI公司的LabVIEW编程系统为程序的开发平台,并结合其视觉处理软件包IMAQ Vision和NI VisionAssistant,对水果图像进行采集和处理。根据水果图像的特征,采用的算法包括图像灰度拉伸、图像滤波和边缘检测等。经实验证明,采用该机器视觉... 以NI公司的LabVIEW编程系统为程序的开发平台,并结合其视觉处理软件包IMAQ Vision和NI VisionAssistant,对水果图像进行采集和处理。根据水果图像的特征,采用的算法包括图像灰度拉伸、图像滤波和边缘检测等。经实验证明,采用该机器视觉技术可以准确实现水果表面缺陷检测工作,检测的精度高,为以后在线检测系统的开发提供了重要的依据。 展开更多
关键词 机器视觉 NI vision ASSISTANT 边缘检测 表面缺陷 水果
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基于改进YOLOv7算法的自然环境下柑橘缺陷检测
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作者 余林豪 钟沅 +5 位作者 宋淑然 熊俊涛 孙道宗 薛秀云 代秋芳 李震 《华南农业大学学报》 北大核心 2026年第1期94-105,共12页
【目的】柑橘缺陷识别是实现柑橘果实自动采摘、把控柑橘果实品质的关键环节。本研究致力于提高自然环境下的柑橘缺陷识别精度,实现智能采摘的全天候作业。【方法】通过对关键模块进行优化,提出改进的YOLOv7算法,具体做法包括引入完全... 【目的】柑橘缺陷识别是实现柑橘果实自动采摘、把控柑橘果实品质的关键环节。本研究致力于提高自然环境下的柑橘缺陷识别精度,实现智能采摘的全天候作业。【方法】通过对关键模块进行优化,提出改进的YOLOv7算法,具体做法包括引入完全交并比(Complete intersection over union,CIoU)损失函数提升边界框回归精度;采用HardSwish激活函数增强网络学习与计算效率;融合无注意力机制(Attention free transformer,AFT)强化目标特征识别;结合残差多层感知机(Residual multi-layer perceptron,ResMLP)和动态卷积(Dynamic convolution,DC)技术,提高模型在复杂光照下的适应性与稳定性。【结果】利用双光源系统,该算法可实现自然环境下柑橘果实和缺陷的全天候检测,在自然光或白光下能检测黑斑、裂纹等缺陷;在夜间可将紫光作为补充手段,基于荧光反应检测在白光或自然光下不明显的缺陷。试验结果表明,改进后的YOLOv7算法,在日间对柑橘及缺陷的识别精度分别达97.9%和92.8%,比原算法提升3.8和13.4个百分点;在夜间对缺陷识别精度为82.4%。【结论】本文提出的柑橘缺陷识别方法准确率高、适用时段广,可为柑橘产业采摘智能化提供新思路。 展开更多
关键词 机器视觉 目标检测 柑橘缺陷 YOLOv7 缺陷检测
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基于LabVIEW Vision的编织布破损检测系统开发 被引量:2
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作者 孙宏昌 王彤 +5 位作者 沈英皓 蒋永翔 欧阳菲 袁先启 张声成 赵兴利 《机械设计》 CSCD 北大核心 2020年第12期97-101,共5页
针对编织布破损人工检测效率低下和误判率高等问题,开展基于LabVIEW Vision的编织布破损检测系统开发具有工程应用价值。文中是在机器视觉检测技术研究基础上开展的编织布破损检测工程应用。首先通过对视觉检测算法的研究确定了灰度变... 针对编织布破损人工检测效率低下和误判率高等问题,开展基于LabVIEW Vision的编织布破损检测系统开发具有工程应用价值。文中是在机器视觉检测技术研究基础上开展的编织布破损检测工程应用。首先通过对视觉检测算法的研究确定了灰度变换—图像滤波—阈值分割—形态学处理的缺陷识别方案。进而,进行了系统的硬件搭建,通过对试拍摄图像的灰度分布完成了光源的布置,对工业相机镜头的视场、焦距和最大光圈数参数进行了计算和选型。最后,利用LabVIEW Vision软件进行了编织布破损检测系统软件搭建和基于缺陷识别方案的工程应用。 展开更多
关键词 编织布破损检测 机器视觉技术 LabVIEW vision
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基于机器视觉的柱头螺栓关键尺寸测量方法
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作者 赵安琪 方成刚 《制造技术与机床》 北大核心 2026年第1期191-200,221,共11页
针对高铁用柱头螺栓的关键尺寸测量存在精度不足、效率低下和人工依赖性强等问题,提出了一种基于机器视觉的柱头螺栓关键尺寸测量方法。该方法结合图像金字塔技术和改进型快速非局部均值滤波技术进行图像预处理,有效抑制毛刺干扰并提高... 针对高铁用柱头螺栓的关键尺寸测量存在精度不足、效率低下和人工依赖性强等问题,提出了一种基于机器视觉的柱头螺栓关键尺寸测量方法。该方法结合图像金字塔技术和改进型快速非局部均值滤波技术进行图像预处理,有效抑制毛刺干扰并提高圆角特征的精度。通过引入四向Sobel算子实现螺纹轮廓边缘的精确提取,并分别采用最小二乘法直线拟合与圆拟合算法测量柱头螺栓几何尺寸参数及倒角特征。实验结果表明,该方法具有显著的测量精度和稳定性:相较于对比算法,本方法的外螺纹大径测量相对误差降低至0.17%,螺栓总长度测量的标准差减小至0.006 8 mm,实现了柱头螺栓关键尺寸参数的高精度、高稳定性自动化测量。 展开更多
关键词 螺纹测量 边缘检测 机器视觉 柱头螺栓 最小二乘法
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基于NI Vision Assistant的机器视觉在钢球表面检测中的应用 被引量:16
16
作者 方胜 李有森 +2 位作者 李魏魏 杨维初 钟磊 《仪表技术》 2008年第5期27-29,共3页
阐述钢球表面检测的意义和机器视觉的基本原理,使用LabVIEW和NI Vision Assistant对所采集的钢球图像进行了处理且做出相应分析。
关键词 钢球表面检测 机器视觉 NI vision ASSISTANT LABVIEW
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基于VisionPro的日用陶瓷圆度及边缘缺陷检测方法研究 被引量:2
17
作者 唐燕妮 《电子测试》 2016年第7期58-60,共3页
针对人工视觉难于检测陶瓷制品圆度缺陷,提出了一种基于机器视觉的陶瓷圆度检测系统。设计了视觉系统的硬件构成,结合Vision Pro和VB.net语言开发检测软件。研究了采用Find Circle工具沿碗口外径查找圆,并比较查找圆与标准圆径向距离差... 针对人工视觉难于检测陶瓷制品圆度缺陷,提出了一种基于机器视觉的陶瓷圆度检测系统。设计了视觉系统的硬件构成,结合Vision Pro和VB.net语言开发检测软件。研究了采用Find Circle工具沿碗口外径查找圆,并比较查找圆与标准圆径向距离差值,从而识别圆度缺陷的方法。实验结果表明,系统可快速、准确地识别陶瓷碗圆度及边缘缺陷,丰富了机器视觉在陶瓷检测方面的应用研究。 展开更多
关键词 visionPro 机器视觉 陶瓷碗 圆度检测
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基于计算机视觉算法的零部件缺陷智能检测系统
18
作者 何银银 《汽车电器》 2026年第1期111-113,共3页
随着汽车产业向高端制造转型,现有自动化缺陷检测设备在应对曲面工件、反光材质及复合型缺陷时存在明显不足。为此,本文设计并实现一种融合计算机视觉算法的智能检测系统。成像环节采用多相机阵列协同+景深扩展算法,实现曲面工件全域覆... 随着汽车产业向高端制造转型,现有自动化缺陷检测设备在应对曲面工件、反光材质及复合型缺陷时存在明显不足。为此,本文设计并实现一种融合计算机视觉算法的智能检测系统。成像环节采用多相机阵列协同+景深扩展算法,实现曲面工件全域覆盖;图像处理环节引入色相-饱和度-明度(Hue-Saturation-Value,HSV)颜色空间转换、自适应直方图均衡算法,有效抑制反光与光照不均问题;缺陷检测环节融合深度学习模型与阈值分割算法,实现微小缺陷的精准定位。经测试,该系统对0.2 mm级划痕的检出率达98.7%,气泡与油渍的误判率仅为0.3%;单件检测耗时稳定在420 ms,环境温漂影响控制在3%误差带内。 展开更多
关键词 计算机视觉 缺陷检测 多角度成像系统 阈值分割算法
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冲压模具自动检测技术的应用研究与发展趋势
19
作者 梁昭权 梁玥 梁煜斐 《汽车电器》 2026年第1期72-73,共2页
冲压模具自动检测技术是实现智能制造、提升产品品质与生产效率的关键手段。目前该技术应用仍面临初始投资高、工业环境干扰强、算法泛化能力不足等挑战。为此,本文提出将机器视觉、激光扫描与无损检测等多种技术手段进行融合,构建自动... 冲压模具自动检测技术是实现智能制造、提升产品品质与生产效率的关键手段。目前该技术应用仍面临初始投资高、工业环境干扰强、算法泛化能力不足等挑战。为此,本文提出将机器视觉、激光扫描与无损检测等多种技术手段进行融合,构建自动化检测系统,并推动人工智能与数字孪生等技术深度融合。研究表明,自动检测技术可有效实现模具预测性维护与全生命周期管理,是推动冲压制造智能化转型的重要方向。 展开更多
关键词 冲压模具 自动检测 机器视觉 预测性维护
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基于YOLOv11的索道用轮组及钢丝绳分割检测算法
20
作者 常振元 杜雨蓉 +2 位作者 屈名胜 周毅 李向成 《起重运输机械》 2026年第1期42-48,共7页
针对现有算法对索道轮组及钢丝绳检测的研究较少、计算量较大、对嵌入式设备的要求较高等问题,文中提出了一种轻量化的检测算法YOLOv11-MSG。该算法在YOLOv11s的基础上采用轻量级网络MobileNetV3替换了原始的主干网络,并用SimSPPF替换... 针对现有算法对索道轮组及钢丝绳检测的研究较少、计算量较大、对嵌入式设备的要求较高等问题,文中提出了一种轻量化的检测算法YOLOv11-MSG。该算法在YOLOv11s的基础上采用轻量级网络MobileNetV3替换了原始的主干网络,并用SimSPPF替换原始的SPPF及添加GAM全局注意力机制等操作减少了模型的计算量,使其更适合于嵌入式设备。使用自建的索道数据集训练该模型,结果显示改进的YOLOv11-MSG模型优于其他模型。YOLOv11-MSG对索道轮组及钢丝绳分割的mAP@0.5为87.4%,且模型尺寸只有4.8 MB,相较于原始YOLOv11s减小了76.7%。YOLOv11-MSG出色的检测性能为进一步应用在移动设备上提供了研究基础。 展开更多
关键词 索道 目标检测 YOLOv11 机器视觉 钢丝绳
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