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基于改进YOLOv5的纸张表面缺陷在线检测系统研究
1
作者 司滨滨 《造纸科学与技术》 2026年第1期63-68,共6页
为解决传统纸张表面缺陷检测人工依赖强、原始YOLOv5(You Only Look Once version 5)模型轻量化不足、多尺度缺陷检测精度低等问题,提出融合分组可分离卷积(Group Shuffle Convolution, GSconv)与双向加权特征金字塔网络(Bi-directional... 为解决传统纸张表面缺陷检测人工依赖强、原始YOLOv5(You Only Look Once version 5)模型轻量化不足、多尺度缺陷检测精度低等问题,提出融合分组可分离卷积(Group Shuffle Convolution, GSconv)与双向加权特征金字塔网络(Bi-directional Feature Pyramid Network, BIFPN)的改进YOLOv5检测模型,构建纸张表面缺陷在线检测系统。模型通过GSconv替代骨干网络中的传统卷积实现轻量化,引入BIFPN强化多尺度特征融合,同时结合锚框优化与卷积块注意力模块提升小目标检测能力。实验结果显示,与原YOLOv5相比,改进模型骨干网络的参数减少28.3%,计算量降低31.5%;小目标缺陷检测精度提升12.3%,m AP达94.7%,较原始YOLOv5提升7.6%;推理速度达65 FPS,较原始模型提升32.1%。该系统满足了工业在线检测的实时性与精度需求,为纸张质量控制提供了新的技术支撑。 展开更多
关键词 纸张表面缺陷检测 YOLOv5 模型轻量化 多尺度特征融合 小目标检测
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Chitosan conduits combined with nerve growth factor microspheres repair facial nerve defects 被引量:21
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作者 Huawei Liu Weisheng Wen +5 位作者 Min Hu Wenting Bi Lijie Chen Sanxia Liu Peng Chen Xinying Tan 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2013年第33期3139-3147,共9页
Microspheres containing nerve growth factor for sustained release were prepared by a compound method, and implanted into chitosan conduits to repair 10-mm defects on the right buccal branches of the facial nerve in ra... Microspheres containing nerve growth factor for sustained release were prepared by a compound method, and implanted into chitosan conduits to repair 10-mm defects on the right buccal branches of the facial nerve in rabbits. In addition, chitosan conduits combined with nerve growth factor or normal saline, as well as autologous nerve, were used as controls. At 90 days post-surgery, the muscular atrophy on the right upper lip was more evident in the nerve growth factor and normal sa- line groups than in the nerve growth factor-microspheres and autologous nerve groups. Electro- physiological analysis revealed that the nerve conduction velocity and amplitude were significantly higher in the nerve growth factor-microspheres and autologous nerve groups than in the nerve growth factor and normal saline groups. Moreover, histological observation illustrated that the di- ameter, number, alignment and myelin sheath thickness of myelinated nerves derived from rabbits were higher in the nerve growth factor-microspheres and autologous nerve groups than in the nerve growth factor and normal saline groups. These findings indicate that chitosan nerve conduits com- bined with microspheres for sustained release of nerve growth factor can significantly improve facial nerve defect repair in rabbits. 展开更多
关键词 neural regeneration peripheral newe injury tissue engineering newe growth factor microspherefacial nerve defect CHITOSAN nerve conduit grants-suppoSed paper NEUROREGENERATION
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基于重参数化与多查询注意力的轻量化纸病检测模型
3
作者 刘鑫 周强 +1 位作者 陈雅鑫 张晓辉 《中国造纸学报》 北大核心 2025年第4期186-194,共9页
为了解决现有深度学习算法在纸病检测中难以兼顾检测精度和速度,导致基于机器视觉的纸病检测系统实用性较差的问题,本研究提出了一种基于重参数化与多查询注意力的轻量化纸病检测模型RepLite-YOLO。首先,设计了轻量级的部分深度可分离卷... 为了解决现有深度学习算法在纸病检测中难以兼顾检测精度和速度,导致基于机器视觉的纸病检测系统实用性较差的问题,本研究提出了一种基于重参数化与多查询注意力的轻量化纸病检测模型RepLite-YOLO。首先,设计了轻量级的部分深度可分离卷积,降低了模型的复杂度;在此基础上,构建了RCNXC2f模块,以增强模型对多尺度特征的提取能力,并使用重参数化减少了模型推理时的计算量;之后,在模型主干特征提取网络尾部增加C2PMQA模块,以提升模型对全局特征的提炼能力;最后,设计了轻量化检测头模块,并引入无非极大值抑制训练策略,有效提升了纸病检测的实时性。在自建纸病数据集上的研究结果表明,本研究提出的RepLite-YOLO模型的平均正确率为99.2%,参数量仅为1.35 MB,在NIVIDA 4060平台上,检测分辨率为512×512的纸病图像帧率达到了175帧。RepLite-YOLO模型不仅能够保证纸病检测的精度,而且在实时性方面优于其他纸病检测模型。 展开更多
关键词 纸病检测 RepLite-YOLO 重参数化 多查询注意力 NMS-Free
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基于光纤传感技术的纸张质量监测与缺陷识别系统研究 被引量:1
4
作者 马小青 尹徐 《造纸科学与技术》 2025年第8期122-125,145,共5页
在造纸工业智能化不断推进的背景下,纸张质量在线监测及缺陷识别已成为提升产品质量与生产效率的关键。传统电学、图像监测技术在高温、高湿且高速生产环境中,稳定性欠佳、识别精度较低。基于此,设计并实现了基于光纤传感技术的纸张质... 在造纸工业智能化不断推进的背景下,纸张质量在线监测及缺陷识别已成为提升产品质量与生产效率的关键。传统电学、图像监测技术在高温、高湿且高速生产环境中,稳定性欠佳、识别精度较低。基于此,设计并实现了基于光纤传感技术的纸张质量监测与缺陷识别系统。该系统融合光纤光栅(FBG)传感阵列、信号采集模块以及智能识别算法,通过多点分布式感知达成对纸张厚度、密度、张力及表面缺陷的在线识别。经实验得知,该系统在检测精度、响应速度、环境适应性上都优于传统方法,能够为造纸产业升级提供重要支撑。 展开更多
关键词 光纤传感 纸张质量 缺陷识别 在线监测 FBG传感器
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基于改进YOLOv7的小目标和低对比度纸病分类算法研究
5
作者 汤伟 周国庆 +4 位作者 王孟效 方嘉楠 张龙 郑晓虎 刘英伟 《中国造纸》 北大核心 2025年第3期143-151,共9页
随着纸机车速提升和幅宽加大,纸病出现频率随之上升。为根治纸病,需对其有效分类以溯源。但因部分纸病目标小、对比度低,分类效果欠佳。本课题提出了一种基于改进YOLOv7的分类方法,核心思想是在颈部网络改良快速跨阶段特征金字塔池化(SP... 随着纸机车速提升和幅宽加大,纸病出现频率随之上升。为根治纸病,需对其有效分类以溯源。但因部分纸病目标小、对比度低,分类效果欠佳。本课题提出了一种基于改进YOLOv7的分类方法,核心思想是在颈部网络改良快速跨阶段特征金字塔池化(SPPFCSPC)模块,在感受野不变前提下提升分类速度;使用空间深度卷积替换原有的“卷积+池化层”,增强对纸病的特征提取能力;通过注意力模块(SimAM),使更多的资源集中于纸病细节,进一步提高低对比度和小目标纸病的识别效率。结果表明,本课题算法的平均精度达0.97,实时检测速度26.5帧/s。相比于原YOLOv7网络,本算法在小目标和低对比度纸病的平均精度和检测速度方面均有明显提升。 展开更多
关键词 纸病分类 小目标 YOLOv7 SPPFCSPC SimAM
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基于变分贝叶斯推理的卷烟纸微小缺陷识别方法
6
作者 刘瑱 余桢婷 范燕玲 《造纸科学与技术》 2025年第11期121-123,共3页
为提高烟支生产质量,解决卷烟纸微小缺陷识别精度低的问题,提出一种基于变分贝叶斯推理的卷烟纸微小缺陷识别方法。利用卷积神经网络提取卷烟纸表面图像的特征图;构建混合多维高斯分布模型,结合变分贝叶斯推理对模型参数进行优化,实现... 为提高烟支生产质量,解决卷烟纸微小缺陷识别精度低的问题,提出一种基于变分贝叶斯推理的卷烟纸微小缺陷识别方法。利用卷积神经网络提取卷烟纸表面图像的特征图;构建混合多维高斯分布模型,结合变分贝叶斯推理对模型参数进行优化,实现对不同缺陷状态的概率分类。实验结果表明,所提方法能够有效识别卷烟纸刺破、接装纸翘边与褶皱等微小缺陷,识别准确率高,有助于提升烟支生产质量与产品一致性。 展开更多
关键词 变分贝叶斯推理 卷烟纸 微小缺陷识别 卷积神经网络
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温升对胶浸纸套管典型缺陷检出有效性的影响研究 被引量:1
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作者 程立丰 周正钦 +2 位作者 张静 万成德 蔡玉汝 《河北电力技术》 2025年第3期58-63,共6页
环氧胶浸纸套管具有电气性能稳定、防爆、体积小、重量轻等优点,被广泛应用于变压器套管和穿墙套管,由于制造工艺复杂,易在生产过程中产生缺陷,且在常温条件下进行试验很难检出某些缺陷。为了研究胶浸纸套管典型缺陷在温升后的局部放电... 环氧胶浸纸套管具有电气性能稳定、防爆、体积小、重量轻等优点,被广泛应用于变压器套管和穿墙套管,由于制造工艺复杂,易在生产过程中产生缺陷,且在常温条件下进行试验很难检出某些缺陷。为了研究胶浸纸套管典型缺陷在温升后的局部放电和介损变化特性,设计并制备了受潮、金属颗粒、芯体裂纹等3种的缺陷套管,将套管加热到一定温度后测量套管的局部放电图谱、介质损耗因数等。测量结果表明,升温后芯体裂纹缺陷套管、受潮缺陷套管放电量增加较大,金属颗粒缺陷套管受影响最小,说明温升试验热态下对芯体裂纹、受潮缺陷套管检出效果较好。研究结果可为胶浸纸套管的出厂检验和故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 胶浸纸套管 典型缺陷 温升 局部放电
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基于改进YOLOv7的图书馆纸张表面缺陷检测方法 被引量:2
8
作者 李赛纳 李明 《造纸科学与技术》 2025年第3期66-71,共6页
在图书馆纸张表面缺陷检测中,缺陷检测模型的边界框惩罚项较多,增大了边界框的损失程度,进而影响了缺陷检测结果的准确度。为了解决这一问题,提出了基于改进YOLOv7的图书馆纸张表面缺陷检测方法。采用概率密度函数去除纸张表面图像的椒... 在图书馆纸张表面缺陷检测中,缺陷检测模型的边界框惩罚项较多,增大了边界框的损失程度,进而影响了缺陷检测结果的准确度。为了解决这一问题,提出了基于改进YOLOv7的图书馆纸张表面缺陷检测方法。采用概率密度函数去除纸张表面图像的椒盐噪声后,结合长宽比、矩形度、圆形度以及致密性四项参数的计算,初步标注出图像中的缺陷区域,建立基于YOLOv7的纸张表面缺陷检测框架,并通过改进损失函数较少边界框惩罚项,结合边界框角度损失和距离损失的改进,得到改进后的YOLOv7检测框架。通过在检测框架中输入初步标注后的纸张图像,分析得到表面缺陷检测结果。经验证,该方法对YOLOv7检测框架的改进有效,得到了准确度更高的纸张表面缺陷检测结果,在图书馆纸张质量管理工作中有着广阔的应用前景。 展开更多
关键词 纸张表面缺陷 缺陷检测 图书馆纸张 改进YOLOv7
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得益于迁移学习的纸张表面缺陷分类识别方法研究 被引量:3
9
作者 彭国霞 刘媛媛 《造纸科学与技术》 2025年第5期102-105,共4页
由于受生产工艺或环境等多重外界因素直接影响,纸张表面极易出现尘埃、孔洞、黑斑、褶皱、裂缝等各式各样缺陷,而纸张表面缺陷检测与分类识别是保障纸张质量与品质的关键。但是,当前纸张表面缺陷分类识别方法的实时性较低且精确度不高,... 由于受生产工艺或环境等多重外界因素直接影响,纸张表面极易出现尘埃、孔洞、黑斑、褶皱、裂缝等各式各样缺陷,而纸张表面缺陷检测与分类识别是保障纸张质量与品质的关键。但是,当前纸张表面缺陷分类识别方法的实时性较低且精确度不高,致使纸张生产质量始终参差不齐。对此,以迁移学习为载体搭建了新型纸张表面缺陷分类识别方法,并对其分类识别精准度进行了测试分析。结果表明,相比传统分类识别方法,基于迁移学习的纸张表面缺陷分类识别方法的准确率更高,而遗漏率与错误率更低。 展开更多
关键词 迁移学习 纸张表面缺陷 孔洞 褶皱 分类识别
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基于纸张图像传输加密的缺陷采集系统设计 被引量:3
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作者 孔霞 孙晨洋 《造纸科学与技术》 2025年第2期88-92,共5页
为保障造纸领域纸张图像传输的安全性,以ZYNQ作为开发平台,构建一个纸张图像传输加密的缺陷采集系统。首先,采用FPGA对纸张图像进行采集;然后将DNA编码运算和混沌系统相结合,通过其实现纸张图像分块加密;最后利用加密算法的逆运算对纸... 为保障造纸领域纸张图像传输的安全性,以ZYNQ作为开发平台,构建一个纸张图像传输加密的缺陷采集系统。首先,采用FPGA对纸张图像进行采集;然后将DNA编码运算和混沌系统相结合,通过其实现纸张图像分块加密;最后利用加密算法的逆运算对纸张图像进行解密处理,为系统提供有效的缺陷采集图像。结果表明,采用本算法可实现明文图像加密和解密处理,抗剪切攻击能力较强。进行明文图像解密后,PSNR指标和解密时长分别为38.73dB和3.05ms,均优于单一的DNA编码算法和混沌系统。由此说明,本算法的解密效果和抗剪切攻击能力较强。系统应用中,系统硬件和软件图像处理帧频分别为16.56帧/秒和4.73帧/秒,图像处理速度较快,通过本系统可实现对造纸领域纸张图像缺陷的采集,具备有效性。 展开更多
关键词 纸张图像 传输加密 缺陷采集 DNA编码运算 混沌系统
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造纸机械一体化纸张表面缺陷卷积神经网络检测系统研究 被引量:2
11
作者 张亮亮 杨广驰 《造纸科学与技术》 2025年第6期104-107,128,共5页
研究了造纸机械一体化纸张表面缺陷卷积神经网络检测系统,针对传统人工检测效率低、准确性不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络的智能缺陷检测方法。首先,对造纸机械一体化系统进行了分析,总结了纸张表面常见缺陷类型及其成因;其次,... 研究了造纸机械一体化纸张表面缺陷卷积神经网络检测系统,针对传统人工检测效率低、准确性不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络的智能缺陷检测方法。首先,对造纸机械一体化系统进行了分析,总结了纸张表面常见缺陷类型及其成因;其次,构建了纸张表面缺陷数据集,设计并优化了卷积神经网络模型,实现了高精度、高效率的缺陷检测;最后,基于工业相机、图像采集卡和嵌入式平台,开发了造纸机械一体化纸张表面缺陷检测系统,并进行了集成部署和测试。 展开更多
关键词 造纸机械一体化 表面缺陷检测 卷积神经网络 图像采集
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基于改进Faster R-CNN的图书馆文献纸张表面缺陷检测 被引量:1
12
作者 任阳红 孙启昌 刘凯 《造纸科学与技术》 2025年第7期99-103,共5页
为提高图书馆文献纸张表面缺陷检测精度,提出一种基于改进Faster R-CNN网络的图书馆文献纸张表面缺陷检测方法。首先,在Faster R-CNN网络基础上,改进骨干网络、损失函数,并进行网络剪枝,提出改进Faster R-CNN网络;其次,利用改进Faster R... 为提高图书馆文献纸张表面缺陷检测精度,提出一种基于改进Faster R-CNN网络的图书馆文献纸张表面缺陷检测方法。首先,在Faster R-CNN网络基础上,改进骨干网络、损失函数,并进行网络剪枝,提出改进Faster R-CNN网络;其次,利用改进Faster R-CNN网络,对图书馆文献纸张表面缺陷进行检测,并在仿真平台上进行验证。结果表明,本方法可实现图书馆文献纸张表面裂纹、脏点、孔洞、褶皱缺陷检测,平均准确率、精确率、召回率分别为96.99%、97.61%、96.29%。由此得出,本方法可实现不同类型的图书馆文献纸张表面缺陷检测,且具有优异的图书馆文献纸张表面缺陷检测性能,提高了图书馆文献纸张表面缺陷检测精度。 展开更多
关键词 图书馆文献 纸张表面缺陷 目标检测 Faster R-CNN网络
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油纸绝缘缺陷多源局放超声混合脉冲识别方法
13
作者 董冰冰 李秉华 李建生 《电力工程技术》 北大核心 2025年第5期176-187,共12页
为解决传统模式识别分类器在变压器油纸绝缘缺陷局放超声混合脉冲识别中存在漏检的问题,文中提出一种基于改进YOLOv8的多源局放诊断模型。首先,采集3种变压器典型缺陷超声脉冲信号,使用连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)... 为解决传统模式识别分类器在变压器油纸绝缘缺陷局放超声混合脉冲识别中存在漏检的问题,文中提出一种基于改进YOLOv8的多源局放诊断模型。首先,采集3种变压器典型缺陷超声脉冲信号,使用连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)将单源脉冲映射为二维时频谱图并进行灰度化处理,在保留图谱时频特征相对强度信息下创建高对比度效果。然后,使用基于梯度惩罚生成对抗网络(Wasserstein gengrative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP)的数据增强方法对样本库进行扩充,解决超声脉冲缺陷训练用样本类间不平衡问题,并借助t-分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)算法对部分生成样本进行降维分析,剔除低质量生成样本,保证生成样本数据集质量。最后,引入全局注意力机制(global attention mechanism,GAM)对目标检测算法YOLOv8进行改进,提出适用于变压器局放超声时频图谱的多源局放脉冲诊断模型,使用该模型对多源局放测试集进行识别,各类型局放平均识别准确率可达95.67%,验证了文中方法的有效性。 展开更多
关键词 变压器 油纸绝缘缺陷 超声波检测法 多源局放 模式识别 目标检测
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基于主干网络+特征融合改进YOLOv5的纸张缺陷检测网络研究
14
作者 赵标 李文玲 朱晨光 《造纸科学与技术》 2025年第12期116-118,共3页
针对传统纸张缺陷检测精度不高的问题,提出一种改进YOLOv5网络的纸张缺陷检测方法。在该方法中,为提高检测网络的性能,先对主干网络进行改进,其次对YOLOv5网络的特征融合方式和损失函数进行改进,以此提高其特征提取性能和精度。最后,将... 针对传统纸张缺陷检测精度不高的问题,提出一种改进YOLOv5网络的纸张缺陷检测方法。在该方法中,为提高检测网络的性能,先对主干网络进行改进,其次对YOLOv5网络的特征融合方式和损失函数进行改进,以此提高其特征提取性能和精度。最后,将上述网络用于纸张缺陷检测中。结果表明,本研究提出的YOLOv5网络改进方法在纸张缺陷检测上表现出良好的检测性能。 展开更多
关键词 纸张 缺陷检测 目标检测 YOLOv5网络
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基于自适应阈值的表面缺陷纸张图像识别技术 被引量:1
15
作者 杨品 尹超 《造纸科学与技术》 2025年第4期89-93,共5页
纸张质量控制是纸张生产过程中的关键环节之一,其不仅决定着纸张质量优劣,还会影响后续的加工、保障等环节。已有技术由于表面缺陷分割不合理,致使表面缺陷识别性能较差,故提出基于自适应阈值的表面缺陷纸张图像识别技术研究。综合考虑... 纸张质量控制是纸张生产过程中的关键环节之一,其不仅决定着纸张质量优劣,还会影响后续的加工、保障等环节。已有技术由于表面缺陷分割不合理,致使表面缺陷识别性能较差,故提出基于自适应阈值的表面缺陷纸张图像识别技术研究。综合考虑纸张图像的整体灰度分布和局部特征,计算自适应阈值,并制定纸张图像分割规则,获取表面缺陷纸张图像。从几何形态、纹理结构、统计分布等方面提取表面缺陷特征——缺陷轮廓复杂度指数、曲率分布熵、多尺度Gabor能量谱、小波包能量熵与空间自相关系数。通过神经网络模型输入层、隐藏层与输出层的协同操作,实现纸张图像表面缺陷的分类识别。实验结果显示,在单一表面缺陷与多个表面缺陷背景下,设计技术能够精准识别各类纸张图像表面缺陷,并且表面缺陷误识率降低至2%。 展开更多
关键词 表面缺陷 识别性能测试与分析 纸张图像 自适应阈值 图像预处理
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基于深度学习的纸病检测系统开发研究
16
作者 安瑞 冉梅梅 胡艳艳 《造纸科学与技术》 2025年第10期127-130,共4页
介绍了基于深度学习的纸病检测系统的开发研究,系统采用卷积神经网络结合目标检测算法,实现对纸张表面缺陷的高效检测,系统架构包括数据采集、预处理、深度学习模型训练、实时检测与结果反馈等模块。硬件设计包括图像形成、纸病判断采... 介绍了基于深度学习的纸病检测系统的开发研究,系统采用卷积神经网络结合目标检测算法,实现对纸张表面缺陷的高效检测,系统架构包括数据采集、预处理、深度学习模型训练、实时检测与结果反馈等模块。硬件设计包括图像形成、纸病判断采集、运动控制等模块,采用FPGA进行图像预处理。系统算法部分详细阐述了FPGA板卡的纸张图像预处理算法、判定提取算法以及基于深度学习模型的纸病分类算法。实验结果表明,该系统能显著提高纸病检测效率。 展开更多
关键词 深度学习 纸病检测系统 开发 FPGA板卡
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计算机图像处理下复杂背景噪声图像的纸张缺陷识别
17
作者 黄远胜 江骏朗 《造纸科学与技术》 2025年第12期135-136,173,共3页
提出计算机图像处理下复杂背景噪声图像的纸张缺陷识别方法。在计算机图像处理技术支持下,通过对纸张图像扫描与成像过程的模拟,构建纸张图像复杂背景噪声模型。通过噪声模型与纸张图像的二值化处理,分离纸张图像中的噪声区域,通过对噪... 提出计算机图像处理下复杂背景噪声图像的纸张缺陷识别方法。在计算机图像处理技术支持下,通过对纸张图像扫描与成像过程的模拟,构建纸张图像复杂背景噪声模型。通过噪声模型与纸张图像的二值化处理,分离纸张图像中的噪声区域,通过对噪声区域的均值滤波和形态学运算,去除纸张图像中的复杂背景噪声。从边缘和形状两个方面,提取图像特征,通过图像特征与标准特征匹配度与阈值条件之间的关系,得出纸张缺陷识别结果。 展开更多
关键词 计算机图像处理 复杂背景 噪声图像 纸张缺陷 缺陷识别
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智能化视角下深度学习算法对纸张缺陷检测系统的优化研究
18
作者 党佳奇 王婉星 《造纸科学与技术》 2025年第9期96-99,共4页
随着智能制造技术的持续推进,传统的纸张质量检测手段已无法契合高效、精准且自动化的工业生产所需。基于此,站在智能化角度,深度探究深度学习算法在纸张缺陷检测系统中的优化运用。通过搭建改良后的卷积神经网络(CNN)模型,同时融合注... 随着智能制造技术的持续推进,传统的纸张质量检测手段已无法契合高效、精准且自动化的工业生产所需。基于此,站在智能化角度,深度探究深度学习算法在纸张缺陷检测系统中的优化运用。通过搭建改良后的卷积神经网络(CNN)模型,同时融合注意力机制以及数据增强策略,极大地提高了系统针对多种缺陷(像破洞、褶皱、污点这类)的识别精准度与稳定性。实验得出,优化过的系统在诸多真实场景中,泛化能力和检测速度良好,给纸张生产线的智能质量管控指明了可行性方向。 展开更多
关键词 纸张缺陷 深度学习 卷积神经网络 智能检测 工业视觉
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基于光学字符识别技术的纸张缺陷定位研究
19
作者 蒋敬 王宏旭 《造纸科学与技术》 2025年第12期127-128,149,共3页
采用高分辨率工业相机进行图像采集,并通过调整光源、摄像头参数、同态滤波处理以及小波变换去噪等技术优化图像质量。针对纸张表面缺陷形态多样的特点,采用卷积神经网络(CNN)进行特征提取,实现高精度检测。为定位缺陷位置,结合光学字... 采用高分辨率工业相机进行图像采集,并通过调整光源、摄像头参数、同态滤波处理以及小波变换去噪等技术优化图像质量。针对纸张表面缺陷形态多样的特点,采用卷积神经网络(CNN)进行特征提取,实现高精度检测。为定位缺陷位置,结合光学字符识别技术,即OCR技术检测纸张表面的文字区域,生成文字位置边界框,并通过检测文字区域内异常来生成缺陷精确位置坐标。实验结果表明,所提方法可以较快地达到良好的收敛效果。 展开更多
关键词 光学字符识别 纸张缺陷 卷积神经网络 边界框 非极大值抑制
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基于改进YOLOv10嵌入式算法的纸张表面缺陷检测研究
20
作者 方玉杰 李维 《造纸科学与技术》 2025年第8期130-133,145,共5页
纸张表面缺陷检测是保障纸张质量的关键环节。传统纸张缺陷检测方法存在检测精度低、实时性差等局限性。基于此,提出一种基于改进YOLOv10的纸张表面缺陷检测算法,通过优化YOLOv10网络结构,针对性地设计损失函数,并采用数据增强策略扩充... 纸张表面缺陷检测是保障纸张质量的关键环节。传统纸张缺陷检测方法存在检测精度低、实时性差等局限性。基于此,提出一种基于改进YOLOv10的纸张表面缺陷检测算法,通过优化YOLOv10网络结构,针对性地设计损失函数,并采用数据增强策略扩充训练样本,有效提高了纸张缺陷检测的精度和鲁棒性。在此基础上,搭建了嵌入式缺陷检测系统,通过模型轻量化设计和算法移植优化,实现了改进YOLOv10纸张缺陷检测算法在嵌入式平台上的高效部署。实验结果表明,该方法能够实现对纸张表面微小缺陷的实时、准确检测,为纸张质量控制提供有力支撑。 展开更多
关键词 纸张表面缺陷检测 YOLOv10 嵌入式系统 深度学习 轻量化
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