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K-Means算法在织物瑕疵图像识别中的应用
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作者 郑惠文 王娟 《毛纺科技》 北大核心 2026年第3期40-45,共6页
为更好地应对织物瑕疵的多样性和复杂性,针对传统检测方法只提取了织物图像的局部特征而忽略了全局特征、存在特征表达不全面的问题,提出一种K-Means算法在织物瑕疵图像识别中的应用。首先提取织物图像的模糊局部二值特征、稠密旋转不... 为更好地应对织物瑕疵的多样性和复杂性,针对传统检测方法只提取了织物图像的局部特征而忽略了全局特征、存在特征表达不全面的问题,提出一种K-Means算法在织物瑕疵图像识别中的应用。首先提取织物图像的模糊局部二值特征、稠密旋转不变特征与颜色特征,构建多维度特征表达;然后在YOLOv5框架中引入CBAM注意力机制以增强小瑕疵特征响应,改进颈部网络结构以实现跨尺度特征融合;并在检测头部分采用K-Means++算法自适应生成最优锚框尺寸,提升模型对织物瑕疵的定位精度。试验结果表明,该方法在6类典型织物瑕疵检测中,对于6种典型缺陷检测的PR曲线下面积均较大,平均准确度均较高,交并比IoU值较高,验证了K-Means优化策略与多特征融合机制的有效性。 展开更多
关键词 K-meanS算法 CBAM注意力机制 YOLOv5模型 织物瑕疵 图像识别
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基于Mean Shift滤波的织物疵点检测方法 被引量:9
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作者 景军锋 赵娟 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期739-747,共9页
为了实现自动织物疵点检测,提出了一种基于Mean Shift滤波的织物疵点检测方法。该算法首先求取织物样本的熵图像,反映原始图像信息的变化程度,然后对熵图像进行Mean Shift平滑滤波,达到去除噪声和增强织物疵点部分的目的,从而利于疵点... 为了实现自动织物疵点检测,提出了一种基于Mean Shift滤波的织物疵点检测方法。该算法首先求取织物样本的熵图像,反映原始图像信息的变化程度,然后对熵图像进行Mean Shift平滑滤波,达到去除噪声和增强织物疵点部分的目的,从而利于疵点的分割,最后对滤波后的图像进行阈值分割,得到二值化检测结果。对6种纹理织物进行处理,共检测出18种疵点,92.5%的疵点可以被成功检测并定位。另外,实验中还将Mean Shift滤波与Gabor滤波的检测结果进行了比较,结果表明Mean Shift滤波对某些类型的疵点的检测效果更为理想。 展开更多
关键词 疵点检测 织物疵点 mean Shift滤波
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基于K-means与SVM的鸡蛋特征检测 被引量:4
3
作者 宋超 秦永彬 许道云 《计算机与数字工程》 2017年第2期382-386,共5页
机器视觉与机器学习的不断发展对传统的视觉特征提取的影响在不断加强,在实际的使用当中也在逐步替代那些繁杂的人工特征提取的方式,论文从实际应用当中介绍一种基于K-means自动提取特征的方法,其在鸡蛋缺陷检测使用中得到了较好的实际... 机器视觉与机器学习的不断发展对传统的视觉特征提取的影响在不断加强,在实际的使用当中也在逐步替代那些繁杂的人工特征提取的方式,论文从实际应用当中介绍一种基于K-means自动提取特征的方法,其在鸡蛋缺陷检测使用中得到了较好的实际效果。 展开更多
关键词 机器视觉 K-meanS 缺陷检测 SVM
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k-means聚类算法在织物疵点检测中的应用 被引量:6
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作者 张缓缓 赵娟 +3 位作者 李仁忠 李鹏飞 景军锋 邬红霞 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2016年第3期11-14,共4页
为检测常见织物的各种疵点,提出一种基于k-means聚类的织物疵点检测方法。对采集的图像进行中值滤波,以减轻纹理对疵点检测的影响,并利用方差采样算法增强织物的疵点特征信息;利用k-means聚类算法对方差采样后的图像进行处理,使得疵点... 为检测常见织物的各种疵点,提出一种基于k-means聚类的织物疵点检测方法。对采集的图像进行中值滤波,以减轻纹理对疵点检测的影响,并利用方差采样算法增强织物的疵点特征信息;利用k-means聚类算法对方差采样后的图像进行处理,使得疵点区域被划分一类,非疵点区域划分为一类。最后经过二值化,分割出疵点。实验证明,该方法能快速、准确的检测出织物的常见疵点。与其他方法相比,文章提出的算法采用聚类思想对织物疵点进行分割,不需要利用正常织物图像进行阈值计算;另外经过方差采样算法处理后疵点信息明显增强,使得疵点信息与纹理明显不同,从而使聚类更为准确,增加了检测的准确度。 展开更多
关键词 疵点检测 织物疵点 K-meanS聚类算法 方差采样
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改进型NL-means算法滤除快中子图像噪声 被引量:3
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作者 刘斌 刘耀光 +3 位作者 尹伟 王胜 霍合勇 吴洋 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2020年第2期298-302,共5页
分析了快中子照相图像的主要噪声特点和传统NL-means滤波算法的不足,提出了一种改进的适用于快中子照相特点的Nl-means图像滤波算法。实验结果表明,改进之后的算法不仅可以有效滤除快中子照相图像中的大量白疵点,而且有效的保护了图像... 分析了快中子照相图像的主要噪声特点和传统NL-means滤波算法的不足,提出了一种改进的适用于快中子照相特点的Nl-means图像滤波算法。实验结果表明,改进之后的算法不仅可以有效滤除快中子照相图像中的大量白疵点,而且有效的保护了图像中的边缘与细节信息,可为快中子照相图像的进一步处理提供参考。 展开更多
关键词 快中子照相 噪声 白疵点 NL-means
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Mean shift算法在带钢缺陷图像分割中的应用 被引量:4
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作者 杨水山 何永辉 +1 位作者 赵万生 彭铁根 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1015-1018,共4页
带钢自动表面检测系统中缺陷图像的分割效果对缺陷识别具有重要影响.为了提高缺陷图像的分割效果,提出了采用Mean shift算法对带钢缺陷图像中的感兴趣区域进行平滑从而获取缺陷边缘的方法,并将该算法与中值滤波算法进行了比较.测试结果... 带钢自动表面检测系统中缺陷图像的分割效果对缺陷识别具有重要影响.为了提高缺陷图像的分割效果,提出了采用Mean shift算法对带钢缺陷图像中的感兴趣区域进行平滑从而获取缺陷边缘的方法,并将该算法与中值滤波算法进行了比较.测试结果表明,Mean shift算法能够有效地对缺陷图像中的感兴趣区域进行平滑,并精确得到缺陷目标的边缘,该算法在带钢的缺陷分割中具有较好的性能. 展开更多
关键词 图像分割 带钢缺陷 图像识别 mean SHIFT
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基于Hough变换和K-means聚类的玻璃瓶分模线缺陷检测 被引量:10
7
作者 柴子凡 赵丽琴 +3 位作者 蒋海波 段能全 马清艳 王栋 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期171-174,共4页
对于玻璃瓶分模线不易识别,难以诊断质量的问题,提出了一种基于傅里叶变换与K-means聚类相结合的玻璃瓶分模线质量检测的方法。通过合理布置结构来采集玻璃瓶分模线图像,并在算法的前处理过程中,针对分模线背景的复杂性提出了基于时频... 对于玻璃瓶分模线不易识别,难以诊断质量的问题,提出了一种基于傅里叶变换与K-means聚类相结合的玻璃瓶分模线质量检测的方法。通过合理布置结构来采集玻璃瓶分模线图像,并在算法的前处理过程中,针对分模线背景的复杂性提出了基于时频域变换的算法;在分模线质量检测的过程中,提出了Hough变换和K-means聚类相结合的方法。结果显示:该方法能有效对玻璃瓶分模线的质量进行诊断,诊断正确率能达到96%。文中所用方法不仅可以应用于玻璃瓶的分模线检测,且在其他玻璃制品的缺陷检测中也有良好的应用。 展开更多
关键词 傅里叶变换 霍夫变换 K-meanS 缺陷检测
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基于改进的加权中值滤波与K-means聚类的织物缺陷检测 被引量:23
8
作者 张缓缓 马金秀 +1 位作者 景军锋 李鹏飞 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期50-56,共7页
为检测纹理织物在生产过程中产生的各种疵点,提出一种基于改进的加权中值滤波与K-means聚类相结合的纹理织物疵点检测方法。首先利用改进的加权中值滤波对纹理织物图像进行预处理,以减少纹理信息对疵点检测产生的影响,同时通过联合直方... 为检测纹理织物在生产过程中产生的各种疵点,提出一种基于改进的加权中值滤波与K-means聚类相结合的纹理织物疵点检测方法。首先利用改进的加权中值滤波对纹理织物图像进行预处理,以减少纹理信息对疵点检测产生的影响,同时通过联合直方图动态数据分配权重和像素,减少寻求中位数的时间来有效地缩短检测时间,提高了执行速度;然后采用K-means算法对滤波后的织物图像进行聚类,计算织物图像疵点和非疵点的聚类中心,进而实现图像疵点区域的分割。实验结果表明,该方法可有效地检测出方格、点形、星形、平纹、斜纹等多类型纹理织物的疵点,并显著提高检测速度。 展开更多
关键词 织物疵点检测 改进加权中值滤波 联合直方图 K-meanS聚类
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一种用于轴承缺陷图像分割的改进k-means聚类算法
9
作者 周新建 涂宏斌 《铸造技术》 CAS 北大核心 2007年第4期544-546,共3页
为了实现轴承缺陷无损检测自动化,研究了轴承表面缺陷图像的分割方法。在数字图像处理技术的基础上,提出一种改进的k-means的图像分割算法。先利用二维向量小波变换对图像提取特征,根据表面缺陷特征,运用k-means算法的思想,对其进行改... 为了实现轴承缺陷无损检测自动化,研究了轴承表面缺陷图像的分割方法。在数字图像处理技术的基础上,提出一种改进的k-means的图像分割算法。先利用二维向量小波变换对图像提取特征,根据表面缺陷特征,运用k-means算法的思想,对其进行改进。试验结果证明,该方法显著提高了分割速度和精度,受背景、光照、角度、姿态的影响很小,具有较好的鲁棒性,具有一定的使用价值。 展开更多
关键词 K-meanS算法 小波变换 图像分割 表面缺陷
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基于K-means高频局放10 kV避雷器快速带电检测方法 被引量:7
10
作者 李春锋 方春华 +1 位作者 侯轩达 董锋 《电测与仪表》 北大核心 2024年第7期191-196,共6页
针对视觉观察、红外测温、泄漏工频电流和直流分量等方法无法快速发现10 kV架空线路上的氧化锌避雷器(metal oxide arrester, MOA)内部受潮及绝缘缺陷问题,文中提出基于K-means智能识别缺陷类型的方法及原理,分别制作10 kV MOA内部受潮... 针对视觉观察、红外测温、泄漏工频电流和直流分量等方法无法快速发现10 kV架空线路上的氧化锌避雷器(metal oxide arrester, MOA)内部受潮及绝缘缺陷问题,文中提出基于K-means智能识别缺陷类型的方法及原理,分别制作10 kV MOA内部受潮、阀片裂纹等缺陷实验样品,在无局放升压装置加压至额定电压10 kV的条件下,使用高频电流传感器(high frequency current sensor, HFCT)采集局部放电原始数据,提取特征量,建立对应的缺陷类型数据库;通过在带电运行现场不同测试点测得不同10 kV MOA亚稳态下的13组数据,结果表明该方法对10 kV MOA内部绝缘缺陷、受潮缺陷能够准确识别,验证了基于K-means高频局放10 kV MOA快速带电检测方法的实用性,具有较高的经济效应和社会使用价值。 展开更多
关键词 氧化锌避雷器 快速带电检测 高频局部放电 缺陷类型数据库 K-meanS 缺陷类型识别
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基于数字孪生的电力线缆表面缺陷自动检测
11
作者 汪舒 阳士宇 +1 位作者 马剑波 熊飞 《计算机仿真》 2026年第1期279-283,322,共6页
由于电力线缆架设范围较大,在进行线缆表面缺陷识别时,目标区域交界处的点云图像数据容易受到空间位姿变化的影响而出现粗分割突变,使图像数据呈现条状划分,增加了单线点云上的离群点,不能有效区分缺陷图像与背景,进而增加了特征提取的... 由于电力线缆架设范围较大,在进行线缆表面缺陷识别时,目标区域交界处的点云图像数据容易受到空间位姿变化的影响而出现粗分割突变,使图像数据呈现条状划分,增加了单线点云上的离群点,不能有效区分缺陷图像与背景,进而增加了特征提取的难度,导致识别效果不佳。为此基于数字孪生,对电力线缆表面缺陷自动检测方法展开研究。建立电力线缆表面缺陷图像的数字孪生模型,该模型作为虚拟映射,能够实时提供线缆的几何形态、物理状态及潜在缺陷的详细信息;根据这些信息,利用行灰度均值法以及经过改进的双边滤波图像差分算法,提取电力线缆区域,并分割出其表面缺陷区域作为待检测区域;将该区域作为核心输入,部署卷积神经网络模型,通过特征提取和分类模块实现对电力线缆表面缺陷的自动化精准检测。实验结果表明,所提方法具有较高的缺陷检测精度和类型区分能力,其Kappa系数始终保持在0.9以上,表明检测所得的缺陷标签与实际缺陷标签之间存在高度的一致性。上述方法能够清晰区分不同类型的缺陷,缺陷识别准确性高。 展开更多
关键词 数字孪生模型 行灰度均值法 图像差分算法 缺陷区域分割 卷积神经网络 缺陷检测
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基于K-means聚类和LVQ神经网络的 OLED缺陷像素识别 被引量:3
12
作者 纪艳玲 林志贤 +2 位作者 唐谦 郭太良 唐彪 《计算机与现代化》 2019年第7期37-42,共6页
提出改进的K-means聚类分割和LVQ神经网络分类的方法,用于有机发光二极管显示面板喷墨打印制程中缺陷像素的识别。首先采用改进的K-means聚类算法对预处理后的打印像素进行分割,然后采用连通域水平矩形确定每一个打印像素的坐标及几何特... 提出改进的K-means聚类分割和LVQ神经网络分类的方法,用于有机发光二极管显示面板喷墨打印制程中缺陷像素的识别。首先采用改进的K-means聚类算法对预处理后的打印像素进行分割,然后采用连通域水平矩形确定每一个打印像素的坐标及几何特征,再通过灰度共生矩阵提取其纹理特征,最后通过LVQ神经网络对所述特征进行分类,完成缺陷像素的标记及分类统计。结果表明,本文算法的识别率明显优于其他常用分类识别算法,平均缺陷检测率为100%,分类准确率达到98.9%,单像素检测时间为8.3ms。 展开更多
关键词 有机发光二极管 像素缺陷 K-meanS聚类 连通域 灰度共生矩阵 LVQ神经网络
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一种预焙阳极表面氧化缺陷的Mask R-CNN检测方法
13
作者 刘博超 赵利平 +1 位作者 李国彦 刘立春 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第2期33-36,41,共5页
为实现预焙阳极表面氧化缺陷的在线检测,采用Mask R-CNN对预焙阳极表面氧化缺陷进行检测。该方法以线扫描法采集到的图像数据作为输入,以ResNet101为网络骨架,经过特征提取网络获取图像中的特征信息,然后在区域推荐网络(RPN)中采用K-me... 为实现预焙阳极表面氧化缺陷的在线检测,采用Mask R-CNN对预焙阳极表面氧化缺陷进行检测。该方法以线扫描法采集到的图像数据作为输入,以ResNet101为网络骨架,经过特征提取网络获取图像中的特征信息,然后在区域推荐网络(RPN)中采用K-means聚类算法生成Anchor进而输出感兴趣区域(ROI),最终通过ROI Align以及预测网络输出类别信息以及边框信息,完成预焙阳极表面氧化缺陷的检测。试验结果表明,该方法能够有效的检测出预焙阳极表面氧化缺陷,并且准确率能达到95%,满足预焙阳极在线检测的标准。 展开更多
关键词 预焙阳极 氧化缺陷 深度学习 Mask R-CNN K-meanS聚类算法
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基于K-means聚类的磁瓦缺陷图像分割方法 被引量:6
14
作者 马旭东 袁锐波 李洪锋 《软件导刊》 2019年第12期180-182,186,共4页
为了实现磁瓦图像中缺陷的准确检测,以分割磁瓦端面崩块缺陷为目的提出一种基于K-means聚类的分割方法。磁瓦图像采集的关键技术是光源选用,分析传统的磁瓦图像分割方法——阈值分割,并以迭代选择阈值算法作为对比算法进行介绍;着重剖析... 为了实现磁瓦图像中缺陷的准确检测,以分割磁瓦端面崩块缺陷为目的提出一种基于K-means聚类的分割方法。磁瓦图像采集的关键技术是光源选用,分析传统的磁瓦图像分割方法——阈值分割,并以迭代选择阈值算法作为对比算法进行介绍;着重剖析K-means算法的基本聚类原理,并引出其算法实现流程。采用两种算法对磁瓦端面图像进行分割。结果表明,基于K-means聚类算法对磁瓦图像进行分割,能够正确分割出磁瓦端面的崩块缺陷。 展开更多
关键词 磁瓦 缺陷检测 崩块缺陷 K-meanS 阈值分割
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基于L0梯度最小化和K-Means聚类的织物缺陷检测研究 被引量:8
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作者 刘纪 张团善 李秀昊 《轻工机械》 CAS 2021年第1期67-71,共5页
为了控制产品质量,保障织物的美观和舒适性,针对织物表面的缺陷,课题组提出了一种基于L0梯度最小化和K-Means聚类的缺陷检测方法。主要分为2个步骤:首先,使用L0梯度最小化将缺陷图像进行平滑,去除背景纹理的影响,保留图像较大的边缘;然... 为了控制产品质量,保障织物的美观和舒适性,针对织物表面的缺陷,课题组提出了一种基于L0梯度最小化和K-Means聚类的缺陷检测方法。主要分为2个步骤:首先,使用L0梯度最小化将缺陷图像进行平滑,去除背景纹理的影响,保留图像较大的边缘;然后,使用K-Means聚类对平滑后的图像进行聚类,从而分割出缺陷区域。将该检测方法用于纺织厂收集的缺陷图像上进行验证,实验结果表明该方法能准确地检测出织物表面缺陷。该项研究提高了检测效率,满足织物生产的要求。 展开更多
关键词 织物缺陷检测 L0梯度最小化 K-meanS聚类 图像平滑
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基于改进粒子群优化的K-means聚类的焊接缺陷图像识别 被引量:1
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作者 陈滔 《合肥师范学院学报》 2023年第2期85-88,共4页
针对传统检测方法对焊接缺陷图像识别的缺点,提出基于改进粒子群算法优化的K-means聚类的焊接缺陷图像识别方法。运用HOG算法提取焊接缺陷图像的特征,利用IPSO算法对K-means聚类模型的聚类点数K进行参数寻优,从而实现对焊接缺陷的检测识... 针对传统检测方法对焊接缺陷图像识别的缺点,提出基于改进粒子群算法优化的K-means聚类的焊接缺陷图像识别方法。运用HOG算法提取焊接缺陷图像的特征,利用IPSO算法对K-means聚类模型的聚类点数K进行参数寻优,从而实现对焊接缺陷的检测识别,实验验证表明,该方法能够有效提高焊接缺陷图像的识别效果,总体识别准确度达到94%。 展开更多
关键词 IPSO优化 K-meanS聚类 HOG算法 焊接缺陷
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基于改进K-means算法的工件表面缺陷分割算法研究 被引量:3
17
作者 李云飞 《湖南工程学院学报(自然科学版)》 2021年第1期53-58,共6页
工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适... 工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到Kmeans聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性. 展开更多
关键词 机器视觉 工件缺陷检测 K-meanS聚类算法
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基于改进K-means算法的钢管表面缺陷视觉检测方法 被引量:22
18
作者 董家顺 王兴东 +2 位作者 李殿杰 汤勃 李震 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第6期439-446,共8页
为了利用机器视觉技术检测钢管表面缺陷,设计并搭建了钢管表面图像采集实验平台,针对钢管表面覆盖有氧化铁皮以及弧形外表面易造成光照不均等问题,提出一种基于改进K-means灰度正反求和的检测方法。首先采用垂直投影法获取钢管区域图像... 为了利用机器视觉技术检测钢管表面缺陷,设计并搭建了钢管表面图像采集实验平台,针对钢管表面覆盖有氧化铁皮以及弧形外表面易造成光照不均等问题,提出一种基于改进K-means灰度正反求和的检测方法。首先采用垂直投影法获取钢管区域图像,计算得到其灰度反转图像,参照Frankle-McCann Retinex算法原理分别对钢管区域图像及灰度反转图像进行增强,获得各自背景均匀的高对比度图像,再采用改进的K-means算法进行图像分割,得到两个缺陷检测结果,并对二者求和,最后通过图像后处理优化检测结果。构建了不同光照环境下包含凹坑、翘皮、划伤和辊痕等多类缺陷的钢管表面图像样本集进行实验,结果表明本文方法的检测精度较高,对光照不均匀具有良好的抗干扰能力。 展开更多
关键词 钢管 表面缺陷 机器视觉 视觉检测 图像处理 K-meanS算法 灰度反转
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原发性开角型青光眼患者房水EPO、TGF-β_(1)水平与视盘RNFL厚度及视野MD程度的关系 被引量:1
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作者 刘琪 买尔哈巴·玉素甫 +2 位作者 丁琳 麦迪娜·那毕江 谢小东 《检验医学与临床》 2025年第5期577-580,586,共5页
目的探讨原发性开角型青光眼(POAG)患者房水促红细胞生成素(EPO)、转化生长因子β_(1)(TGF-β_(1))水平与视盘视网膜神经纤维层(RNFL)厚度及视野平均缺损(MD)程度的关系。方法选取2019年3月至2021年1月该院收治的50例(50眼)POAG患者作... 目的探讨原发性开角型青光眼(POAG)患者房水促红细胞生成素(EPO)、转化生长因子β_(1)(TGF-β_(1))水平与视盘视网膜神经纤维层(RNFL)厚度及视野平均缺损(MD)程度的关系。方法选取2019年3月至2021年1月该院收治的50例(50眼)POAG患者作为研究组,根据不同视野MD程度将其分为A组(视野MD程度<-12 dB)、B组(视野MD程度-12~-6 dB)、C组(视野MD程度>-6 dB)。另选取同期该院收治的年龄相当的22例(22眼)白内障患者作为对照组。测量各组眼压、前房深度、眼轴和角膜中央厚度;测量并计算视野MD程度,测量视盘RNFL厚度。采集各组房水样本,采用酶联免疫吸附试验检测房水EPO、TGF-β_(1)水平。采用Pearson相关分析POAG患者房水EPO、TGF-β_(1)水平与视盘RNFL厚度及视野MD程度的相关性。结果A、B、C组房水EPO、TGF-β_(1)水平均明显高于对照组,视野MD程度及视盘RNFL厚度均明显低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。Pearson相关分析结果显示,POAG患者房水样本EPO水平与视野MD程度及视盘RNFL厚度均呈负相关(r=-0.869、-0.803,P<0.05),TGF-β_(1)水平与视野MD程度及视盘RNFL厚度均呈负相关(r=-0.853、-0.902,P<0.05)。结论POAG患者房水EPO、TGF-β_(1)水平均高于白内障患者,且POAG患者EPO、TGF-β_(1)水平升高与视野MD程度及视盘RNFL厚度均存在一定关系。 展开更多
关键词 原发性开角型青光眼 促红细胞生成素 转化生长因子β_(1) 视网膜神经纤维层 视野平均缺损程度
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基于Mean Teacher-BA模型的钢材表面缺陷半监督检测方法
20
作者 王晓宾 沈飞翔 +1 位作者 张强 陈成军 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第12期85-90,共6页
钢材表面缺陷是影响钢材质量的因素之一。现有的缺陷检测方法难以在提供少量标注样本的前提下实现钢材缺陷的准确检测。针对这一问题,提出了一种改进的缺陷半监督检测方法Mean Teacher-BA。首先,提出了一种双级注意力机制(bi-level atte... 钢材表面缺陷是影响钢材质量的因素之一。现有的缺陷检测方法难以在提供少量标注样本的前提下实现钢材缺陷的准确检测。针对这一问题,提出了一种改进的缺陷半监督检测方法Mean Teacher-BA。首先,提出了一种双级注意力机制(bi-level attention module,BAM),以增加模型对复杂缺陷的关注和检测能力;其次,对主干网络Resnet50提取的特征图像应用BAM模块,进一步提升对缺陷图像的特征提取能力;最后,提出了一种全局自适应损失策略,以改善在训练期间生成的伪标注质量。实验结果表明,Mean Teacher-BA在5%、10%、20%、100%的标注比例条件下比原模型Mean Teacher分别提升了1.0%、1.2%、1.5%和0.9%,相比较于其他全监督和半监督网络性能更好,更适合于工业生产的部署应用。 展开更多
关键词 深度学习 缺陷检测 半监督网络 mean Teacher
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