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Critical area computation for real defects and arbitrary conductor shapes 被引量:2
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作者 王俊平 郝跃 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第7期1621-1630,共10页
In current critical area models, it is generally assumed the defect outlines are circular and the conductors to be rectangle or the merger of rectangles. However, real defects and conductors associated with optimal la... In current critical area models, it is generally assumed the defect outlines are circular and the conductors to be rectangle or the merger of rectangles. However, real defects and conductors associated with optimal layout design exhibit a great variety of shapes. Based on mathematical morphology, a new critical area model is presented, which can be used to estimate the critical area of short circuit, open circuit and pinhole. Based on the new model, the efficient validity check algorithms are explored to extract critical areas of short circuit, open circuit and pinhole from layouts. The results of experiment on an approximate layout of 4 × 4 shifts register show that the new model predicts the critical areas accurately. These results suggest that the proposed model and algorithm could provide new approaches for yield prediction. 展开更多
关键词 real defects critical area model mathematical morphology yield estimation
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A fast and adaptive method for automatic weld defect detection in various real-time X-ray imaging systems 被引量:10
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作者 邵家鑫 都东 +2 位作者 石涵 常保华 郭桂林 《China Welding》 EI CAS 2012年第1期8-12,共5页
A first and effective method is proposed to detect weld deject adaptively in various Dypes of real-time X-ray images obtained in different conditions. After weld extraction and noise reduction, a proper template of me... A first and effective method is proposed to detect weld deject adaptively in various Dypes of real-time X-ray images obtained in different conditions. After weld extraction and noise reduction, a proper template of median filter is used to estimate the weld background. After the weld background is subtracted from the original image, an adaptite threshold segmentation algorithm is proposed to obtain the binary image, and then the morphological close and open operation, labeling algorithm and fids'e alarm eliminating algorithm are applied to pracess the binary image to obtain the defect, ct detection result. At last, a fast realization procedure jbr proposed method is developed. The proposed method is tested in real-time X-ray image,s obtairted in different X-ray imaging sutems. Experiment results show that the proposed method is effective to detect low contrast weld dejects with few .false alarms and is adaptive to various types of real-time X-ray imaging systems. 展开更多
关键词 non-destructive testing real-time X-ray imaging weld defect automatie detection
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Dynamic Characteristic Mechanism of Atrial Septal Defect Using Real-Time Three-Dimensional Echocardiography and Evaluation of Right Ventricular Functions 被引量:7
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作者 沙仁高娃 张军 +1 位作者 秦川 吕清 《Journal of Huazhong University of Science and Technology(Medical Sciences)》 SCIE CAS 2017年第1期140-147,共8页
The dynamic characteristics of the area of the atrial septal defect(ASD) were evaluated using the technique of real-time three-dimensional echocardiography(RT 3DE), the potential factors responsible for the dynami... The dynamic characteristics of the area of the atrial septal defect(ASD) were evaluated using the technique of real-time three-dimensional echocardiography(RT 3DE), the potential factors responsible for the dynamic characteristics of the area of ASD were observed, and the overall and local volume and functions of the patients with ASD were measured. RT 3DE was performed on the 27 normal controls and 28 patients with ASD. Based on the three-dimensional data workstations, the area of ASD was measured at P wave vertex, R wave vertex, T wave starting point, and T wave terminal point and in the T-P section. The right atrial volume in the same time phase of the cardiac cycle and the motion displacement distance of the tricuspid annulus in the corresponding period were measured. The measured value of the area of ASD was analyzed. The changes in the right atrial volume and the motion displacement distance of the tricuspid annulus in the normal control group and the ASD group were compared. The right ventricular ejection fractions in the normal control group and the ASD group were compared using the RT 3DE long-axis eight-plane(LA 8-plane) method. Real-time three-dimensional volume imaging was performed in the normal control group and ASD group(n=30). The right ventricular inflow tract, outflow tract, cardiac apex muscular trabecula dilatation, end-systolic volume, overall dilatation, end-systolic volume, and appropriate local and overall ejection fractions in both two groups were measured with the four-dimensional right ventricular quantitative analysis method(4D RVQ) and compared. The overall right ventricular volume and the ejection fraction measured by the LA 8-plane method and 4D RVQ were subjected to a related analysis. Dynamic changes occurred to the area of ASD in the cardiac cycle. The rules for dynamic changes in the area of ASD and the rules for changes in the right atrial volume in the cardiac cycle were consistent. The maximum value of the changes in the right atrial volume occurred in the end-systolic period when the peak of the curve appeared. The minimum value of the changes occurred in the end-systolic period and was located at the lowest point of the volume variation curve. The area variation curve for ASD and the motion variation curve for the tricuspid annulus in the cardiac cycle were the same. The displacement of the tricuspid annulus exhibited directionality. The measured values of the area of ASD at P wave vertex, R wave vertex, T wave starting point, T wave terminal point and in the T-P section were properly correlated with the right atrial volume(P〈0.001). The area of ASD and the motion displacement distance of the tricuspid annulus were negatively correlated(P〈0.05). The right atrial volumes in the ASD group in the cardiac cycle in various time phases increased significantly as compared with those in the normal control group(P=0.0001). The motion displacement distance of the tricuspid annulus decreased significantly in the ASD group as compared with that in the normal control group(P=0.043). The right ventricular ejection fraction in the ASD group was lower than that in the normal control group(P=0.032). The ejection fraction of the cardiac apex trabecula of the ASD patients was significantly lower than the ejection fractions of the right ventricular outflow tract and inflow tract and overall ejection fraction. The difference was statistically significant(P=0.005). The right ventricular local and overall dilatation and end-systolic volumes in the ASD group increased significantly as compared with those in the normal control group(P=0.031). The a RVEF and the overall ejection fraction decreased in the ASD group as compared with those in the normal control group(P=0.0005). The dynamic changes in the area of ASD and the motion curves for the right atrial volume and tricuspid annulus have the same dynamic characteristics. RT 3DE can be used to accurately evaluate the local and overall volume and functions of the right ventricle. The local and overall volume loads of the right ventricle in the ASD patients increase significantly as compared with those of the normal people. The right ventricular cardiac apex and the overall systolic function decrease. 展开更多
关键词 ultrasonic cardiography real-time three-dimension atrial septal defect tricuspid annulus right atrium
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Evaluation of Atrial Septal Defect Using Real-time Three-dimensional Echocardiography:Comparison with Surgical Findings 被引量:2
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作者 Saumu Tobbi Mweri 邓又斌 +12 位作者 程佩萱 林汉华 王宏伟 Ommari Baaliy Mkangara 夏治 胡秀芬 毕小军 伍玉晗 Mustaafa Bapumiia 申屠伟慧 刘蓉 刘娅妮 朱美华 《Journal of Huazhong University of Science and Technology(Medical Sciences)》 SCIE CAS 2009年第2期257-259,共3页
The present study evaluated the application of three dimensional echocardigraphy (3DE) in the diagnosis of atrial septal defect (ASD) and the measurement of its size by 3DE and compared the size with surgical find... The present study evaluated the application of three dimensional echocardigraphy (3DE) in the diagnosis of atrial septal defect (ASD) and the measurement of its size by 3DE and compared the size with surgical findings. Two-dimensional and real-time three dimensional echocardiography (RT3DE) was performed in 26 patients with atrial septal defect, and the echocardiographic data were compared with the surgical findings. Significant correlation was found between defect diameter by RT3DE and that measured during surgery (r=0.77, P〈0.001). The defect area changed significantly during cardiac cycle. Percentage change in defect size during cardiac cycle ranged from 6%-70%. Our study showed that the size and morphology of atrial septal defect obtained with RT3DE correlate well with surgical findings. Therefore, RT3DE is a feasible and accurate non-invasive imaging tool for assessment of atrial septal size and dynamic changes. 展开更多
关键词 real-time three-dimensional echocardiography atrial septal defect two dimensional echocardiography
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Yield Modeling of Rectangular Defect Outline 被引量:1
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作者 王俊平 郝跃 《Journal of Semiconductors》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期1514-1518,共5页
In integrated circuits, the defects associated with photolithography are assumed to be in the shape of circular discs in order to perform the estimation of yield and fault analysis. However,real defects exhibit a grea... In integrated circuits, the defects associated with photolithography are assumed to be in the shape of circular discs in order to perform the estimation of yield and fault analysis. However,real defects exhibit a great variety of shapes. In this paper,a novel yield model is presented and the critical area model of short circuit is correspondingly provided. In comparison with the circular model corrently available, the new model takes the similarity shape to an original defect, the two-dimensional distributional characteristic of defects, the feature of a layout routing and the character of yield estimation into account. As for the aspect of prediction of yield, the experimental results show that the new model may predict the yield caused by real defects more accurately than the circular model does. It is significant that the yield is accurately estimated and improved using the proposed model. 展开更多
关键词 real defect rectangular defect model critical area yield modeling
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基于改进RT-DETR的饼干包装外观缺陷快速检测 被引量:2
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作者 古莹奎 叶彪彪 +1 位作者 郭明健 连增卫 《食品与机械》 北大核心 2025年第2期234-241,共8页
[目的]针对现有食品包装缺陷实时检测模型参数量庞大和计算复杂、在终端设备上部署困难等问题,提出一种基于改进RT-DETR的轻量化模型SGHS-DETR。[方法]采用超轻量化网络StarNet作为特征提取主干以降低模型参数,引入基于梯度路径规划的... [目的]针对现有食品包装缺陷实时检测模型参数量庞大和计算复杂、在终端设备上部署困难等问题,提出一种基于改进RT-DETR的轻量化模型SGHS-DETR。[方法]采用超轻量化网络StarNet作为特征提取主干以降低模型参数,引入基于梯度路径规划的高效聚合模块GELAN进行特征融合并保留语义和细节特征;采用基于小波分解的HWD轻量级下采样模块减少特征信息损失,并替换损失函数为ShapeIoU进一步提升模型的检测精度。[结果]SGHS-DETR模型在饼干包装数据集上的平均检测精度达到92.6%,较基准模型参数量和计算复杂度分别降低了65.5%和72.1%,同时检测速度提升了74.4%。[结论]SGHS-DETR模型能够快速有效地检测出饼干包装外观缺陷。 展开更多
关键词 食品包装 缺陷检测 轻量化 RT-DETR StarNet
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基于改进YOLOX的输电线路典型部件及缺陷轻量检测方法
7
作者 王凌云 万旭东 +1 位作者 刘兰兰 黄力 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第9期106-115,共10页
针对输电线路部件及缺陷检测中模型体积大、实时性差的问题,以及因背景复杂、样本不平衡导致易误检、漏检的问题,提出一种基于改进YOLOX的输电线路典型部件及缺陷轻量检测方法。首先引入Ghostnet替换原有主干网络,实现模型轻量化。其次... 针对输电线路部件及缺陷检测中模型体积大、实时性差的问题,以及因背景复杂、样本不平衡导致易误检、漏检的问题,提出一种基于改进YOLOX的输电线路典型部件及缺陷轻量检测方法。首先引入Ghostnet替换原有主干网络,实现模型轻量化。其次为解决输电线路图像背景复杂导致易漏检、误检的问题,将坐标注意力模块嵌入特征融合网络和CSPLayer结构,加强对复杂背景中目标区域的关注。最后针对输电线路部件及缺陷样本不平衡以及不同目标检测难度差异大的问题,引入变焦损失函数,降低正负样本不平衡带来的影响,提升对难分类目标的训练强度以减少误检和漏检。实验结果表明,所提方法在输电线路部件及缺陷检测中的平均精度均值提高2.67%,模型尺寸减少33.01%,推理速度为19.61 ms/张,能够满足无人机轻量化、高精度的电力实时巡检要求。 展开更多
关键词 输电线路缺陷检测 Ghostnet 坐标注意力机制 变焦损失 实时检测
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基于改进YOLOv5s的轻量级光伏板缺陷检测网络 被引量:1
8
作者 陈子璇 陈辉 《山东理工大学学报(自然科学版)》 2025年第3期70-78,共9页
针对已有光伏板缺陷检测算法模型参数多、识别速度与精度难以取得较好平衡的问题,以YOLOv5s模型为基础,提出用于光伏板表面缺陷检测的轻量级网络LPV-YOLO。为降低模型的参数量,利用Ghost模块和Mish激活函数提出GhostMConv和C3MGhost模块... 针对已有光伏板缺陷检测算法模型参数多、识别速度与精度难以取得较好平衡的问题,以YOLOv5s模型为基础,提出用于光伏板表面缺陷检测的轻量级网络LPV-YOLO。为降低模型的参数量,利用Ghost模块和Mish激活函数提出GhostMConv和C3MGhost模块,将其用于YOLOv5s模型中,实现骨干网络轻量化;提出一种融合SimAM注意力机制和空间金字塔池化层的注意力金字塔池化,在不增加参数和计算量的前提下,弥补骨干网络轻量化带来的精度丢失;在颈部网络中嵌入SE通道注意力模块,以提升模型对缺陷关键信息的捕捉能力。实验表明:与原始的YOLOv5s相比,改进后LPV-YOLO网络的参数量降低49%,体积减少46%,计算量减少50%,而mAP只下降0.6%,在可接受范围之内;在光伏板缺陷数据集上的mAP仍然能够达到93.8%,帧率可以达到70.42 FPS,满足实时性的要求;与YOLOv7、SSD300、RetinaNet等端到端网络相比,LPV-YOLO检测精度最优,模型参数量也最小。该模型在保持较高检测精度的同时,大幅降低了模型复杂度,可为采用资源有限的移动端设备进行光伏板缺陷检测提供一种有效的方法。 展开更多
关键词 光伏板缺陷检测 实时检测 YOLOv5s 空间金字塔池化 轻量级注意力
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基于机器视觉的锯材分拣系统设计与试验
9
作者 李海芸 董楸煌 叶大鹏 《木材科学与技术》 北大核心 2025年第4期98-104,共7页
为实现锯材自动化快速分拣,设计一种结合机器视觉的锯材自动分拣系统。整机系统主要包括锯材输送、翻面、检测、自动分拣等模块;控制系统包含锯材机器视觉检测和整机运动控制等。控制系统通过对锯材表面进行图像采集、处理,识别锯材的... 为实现锯材自动化快速分拣,设计一种结合机器视觉的锯材自动分拣系统。整机系统主要包括锯材输送、翻面、检测、自动分拣等模块;控制系统包含锯材机器视觉检测和整机运动控制等。控制系统通过对锯材表面进行图像采集、处理,识别锯材的活节、死节、虫眼等表面缺陷,并根据图像分析结果对分拣运动系统进行控制,实现对锯材实时分拣作业。试制的样机对锯材双面活节、死节和虫眼缺陷实时检测及分拣,识别率分别为86.67%、86.67%和80.00%,验证了分拣系统作业的可行性。 展开更多
关键词 锯材 分拣 机器视觉 缺陷检测 实时控制
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利用改进RT-DETR和EL图像的光伏电池缺陷检测
10
作者 朱金杰 陈志聪 +2 位作者 吴丽君 林培杰 程树英 《福州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期269-276,284,共9页
针对光伏电池电致发光(EL)图像背景复杂、缺陷尺寸差异大导致缺陷检测精度低的问题,提出一种基于实时检测转换器(RT-DETR)的光伏电池缺陷检测模型(PV-DETR).首先,融合反向残差移动模块和级联组注意力机制,对原有主干网络的基础模块进行... 针对光伏电池电致发光(EL)图像背景复杂、缺陷尺寸差异大导致缺陷检测精度低的问题,提出一种基于实时检测转换器(RT-DETR)的光伏电池缺陷检测模型(PV-DETR).首先,融合反向残差移动模块和级联组注意力机制,对原有主干网络的基础模块进行优化,增强模型对于不同尺度特征的捕捉能力,提高对小目标的检测精度.其次,在特征融合部分,引入尺度序列特征融合模块和三重特征编码器策略,有效结合深、浅层特征信息,增强对缺陷细节的识别.最后,使用GSConv卷积代替标准卷积,降低模型的参数和计算成本.基于PVEL-AD公开数据集的实验结果表明,PV-DETR平均精度达到93.7%,优于目前主流的YOLO系列模型;相比原RT-DETR模型,平均精度提高3.5%,参数量降低25.3%. 展开更多
关键词 光伏电池 缺陷检测 特征融合 实时检测转换器 电致发光图像
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细粒度特征增强与尺寸匹配的光伏缺陷检测
11
作者 索大翔 李波 《山东大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期9-17,共9页
针对光伏场站无人机巡检场景中,电池面板缺陷目标成像过小导致的漏检和误检问题,提出一种针对光伏电池板的高精度缺陷检测方法。根据无人机巡检中目标尺寸的分布特征,采用细粒度特征增强与尺寸匹配相结合的策略,提高光伏缺陷小目标检测... 针对光伏场站无人机巡检场景中,电池面板缺陷目标成像过小导致的漏检和误检问题,提出一种针对光伏电池板的高精度缺陷检测方法。根据无人机巡检中目标尺寸的分布特征,采用细粒度特征增强与尺寸匹配相结合的策略,提高光伏缺陷小目标检测精度。与传统样本数据增强、多尺度学习和特征增强等增强小目标策略不同,引入细节保留语义信息增强模块,在保留细粒度信息的同时,挖掘相关粗粒度语义细节。引入锚点-预测头匹配多尺度检测策略,确保锚点与特征图的尺寸匹配。本研究方法在PVEL-AD数据集上均值平均精度达到59.4%,在CARPK数据集上均值平均精度达到97.6%,对比主流目标检测模型,光伏缺陷目标检测性能显著提高。 展开更多
关键词 小目标检测 实时目标检测 缺陷检测 特征增强 尺寸匹配
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融合注意力和可变形卷积的航空发动机叶片缺陷检测
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作者 苏宝华 张吟龙 齐跃举 《航空发动机》 北大核心 2025年第3期160-166,共7页
针对航空发动机叶片孔探视觉缺陷检测存在的不规则缺陷漏检率高、检测实时性差的问题,提出了一种融合注意力和可变形卷积网络模型的缺陷检测算法,进行航空发动机叶片缺陷检测。为了提升不规则缺陷的检测精度,设计了DCN-C3特征提取模块,... 针对航空发动机叶片孔探视觉缺陷检测存在的不规则缺陷漏检率高、检测实时性差的问题,提出了一种融合注意力和可变形卷积网络模型的缺陷检测算法,进行航空发动机叶片缺陷检测。为了提升不规则缺陷的检测精度,设计了DCN-C3特征提取模块,采用可变形卷积结构,来改善缺陷检测网络对不同形态目标的适应能力。在此基础上,为了减少模型参数的数量,提高检测速度,设计了DSConv模块用于分解标准卷积,减小计算量。为了提高小目标的定位准确度,引入了CA注意力模块替代传统池化操作,增强检测网络对缺陷的关注度。结果表明:算法在构建的航空发动机叶片表面缺陷数据集上平均精度达到了97.1%。在嵌入式设备上,算法推理性能达到25帧/s,满足航空发动机叶片缺陷实时检测任务需求。 展开更多
关键词 缺陷检测 实时检测 不规则缺陷 叶片表面缺陷 可变形卷积 注意力机制 航空发动机
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基于深度语义扩散的深度图修复:缺陷数据集与模型
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作者 闫涛 李彤 +3 位作者 张江峰 钱宇华 陈路 吴鹏 《自动化学报》 北大核心 2025年第11期2498-2519,共22页
深度修复旨在解决三维重建过程中深度图的缺失、噪声和遮挡问题.然而,由于深度图来源的多样性和异质性,现有的深度修复方法难以对复杂场景结构及未知类型深度缺陷实现有效修复.针对上述问题,不同于现有方法单纯从提升算法鲁棒性的角度... 深度修复旨在解决三维重建过程中深度图的缺失、噪声和遮挡问题.然而,由于深度图来源的多样性和异质性,现有的深度修复方法难以对复杂场景结构及未知类型深度缺陷实现有效修复.针对上述问题,不同于现有方法单纯从提升算法鲁棒性的角度进行研究,从深度缺陷数据集构建的逆向视角出发,构建一种真实缺陷采样仿真RDSS数据集,并在此基础上提出一种基于深度语义扩散的深度图修复模型DR-Net.RDSS数据集通过对真实缺陷的采集与建模,结合同质化形变拓展和异质化交叉组合,能够对多种复杂场景中的深度缺陷进行形式化仿真,有效提升深度缺陷的多样性和场景的覆盖性.设计的深度图修复模型DR-Net基于U型网络结构,利用反向透射模块实现高分辨率细节保持的同时,通过深度语义扩散模块传播图像中的深度语义信息,进而有效提升修复性能.实验结果表明:以RDSS数据集为基准训练数据集,可实现在其他数据集中深度图的有效修复.此外,与最先进的模型设计类修复方法SDFilter和数据驱动类修复方法G2相比,DRNet模型在RDSS、NYU Depth V2和KITTI三类数据集上的均方根误差指标分别平均下降24.85%和29.54%,验证了DR-Net模型的有效性和先进性. 展开更多
关键词 深度图修复 柏林噪声 真实深度缺陷采集 深度语义扩散 深度缺陷数据集
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基于高分辨率特征图的工业产品表面缺陷检测算法 被引量:3
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作者 王伊杰 蔡建扑 任志刚 《自动化与信息工程》 2025年第2期1-8,共8页
在工业制造领域,对加工后的产品进行表面缺陷检测能够有效提高产品出厂质量。针对工业产品表面缺陷通常具有对比度低、形状不规则、尺寸小且细长等特征,并伴随有明显噪声,导致检测任务充满挑战的问题,提出一种基于高分辨率特征图的工业... 在工业制造领域,对加工后的产品进行表面缺陷检测能够有效提高产品出厂质量。针对工业产品表面缺陷通常具有对比度低、形状不规则、尺寸小且细长等特征,并伴随有明显噪声,导致检测任务充满挑战的问题,提出一种基于高分辨率特征图的工业产品表面缺陷检测算法。首先,提出一种高分辨率特征图实时网络(RHNet)模型,通过将每个阶段的输入输出特征图保持为原始图像分辨率的1/4,有效保留了更多的细节信息;然后,提出短期双分支模块(SDBM),实时处理高分辨率特征图;最后,设计一种快速并行聚合金字塔池化模块(FPAPPM),快速提取深层信息并进行多尺度上下文融合。实验结果表明,RHNet模型在表面缺陷建模能力和检测性能方面均表现较好,能够满足工业场景实时性与应用部署的要求。 展开更多
关键词 表面缺陷检测 高分辨率特征图实时网络 多尺度融合
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基于YOLOv11-MML的马铃薯表面缺陷实时检测方法
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作者 朱然辉 王相友 +4 位作者 吴海涛 刘书玮 黄杰 李继昊 王恒仁 《农业工程学报》 北大核心 2025年第15期117-126,共10页
针对现有马铃薯表面缺陷检测方法精度不足、模型冗余高和实时部署性能受限等问题,该研究提出一种基于YOLOv11-MML的马铃薯表面缺陷实时检测方法。首先,采用多尺度边缘信息选择机制(multiscale edge information select,MEIS)替代C3k2结... 针对现有马铃薯表面缺陷检测方法精度不足、模型冗余高和实时部署性能受限等问题,该研究提出一种基于YOLOv11-MML的马铃薯表面缺陷实时检测方法。首先,采用多尺度边缘信息选择机制(multiscale edge information select,MEIS)替代C3k2结构中的卷积单元,结合双域选择注意力机制(dual-domain selection mechanism,DSM)增强边缘与细节特征提取能力,提高检测精度;其次,引入多尺度精准下采样结构(multi-scale precision-efficient downsampling,MPED),提升模型对不同尺度缺陷的感知能力;最后,设计轻量化细节增强卷积检测头(lightweight detail-enhanced convolutional head,LDECH),在保证检测精度的同时提升模型轻量化水平。改进后的YOLOv11-MML模型的准确率、召回率和平均精度均值分别达到96.5%、91.3%和96.7%,较原模型提升了5.8、5.8和4.2个百分点;参数量和权重分别为1.9 M和4.6 MB,较原模型减少了26.9%和13.2%。在实际部署中,YOLOv11-MML模型应用于双通道马铃薯缺陷检测分选机,推理速度达171.3帧/s,可满足马铃薯12个/s的实时检测需求,整体检测准确率达94.0%,验证了其在实际工况下的实用性与工程适应性,为马铃薯表面缺陷在线检测提供了一种高效精准的参考方案。 展开更多
关键词 图像识别 深度学习 马铃薯 表面缺陷 多尺度 轻量化 YOLOv11 实时检测
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基于焊接过程的实时缺陷检测技术研究
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作者 吕世安 《模具制造》 2025年第11期166-169,共4页
焊接质量对众多工业领域的产品安全与性能至关重要,直接影响结构的可靠性和使用寿命。因此,焊接过程的实时缺陷检测技术应运而生,并逐步成为保障焊接质量、提升生产效率的重要手段。相比于传统焊后检测,实时缺陷检测能够在焊接过程中及... 焊接质量对众多工业领域的产品安全与性能至关重要,直接影响结构的可靠性和使用寿命。因此,焊接过程的实时缺陷检测技术应运而生,并逐步成为保障焊接质量、提升生产效率的重要手段。相比于传统焊后检测,实时缺陷检测能够在焊接过程中及时发现并处理缺陷,从而降低废品率并优化生产流程。本研究系统梳理了该技术的研究现状,从实时缺陷检测、缺陷信息的实时处理以及智能化焊接3个方面展开分析。旨在为焊接过程实时缺陷检测技术的深入研究和实际应用提供全面参考,助力焊接质量控制技术的进一步发展。 展开更多
关键词 智能化焊接 实时缺陷检测技术 实时缺陷检测信息处理技术
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基于YOLOv10的流水线产品缺陷图像实时检测方法研究
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作者 郝俊龙 谈世磊 别雄波 《激光杂志》 北大核心 2025年第7期57-62,共6页
旨在探讨基于YOLOv10的流水线产品缺陷图像实时检测方法,以应对工业自动化中日益增长的缺陷检测需求。随着智能制造的快速发展,传统人工检测效率低下且易出错,而YOLOv10以其卓越的实时性能和高精度目标检测能力,成为解决该问题的理想选... 旨在探讨基于YOLOv10的流水线产品缺陷图像实时检测方法,以应对工业自动化中日益增长的缺陷检测需求。随着智能制造的快速发展,传统人工检测效率低下且易出错,而YOLOv10以其卓越的实时性能和高精度目标检测能力,成为解决该问题的理想选择。本研究通过优化YOLOv10模型架构,提升其在复杂生产线环境中对微小缺陷的识别精度与速度,实现缺陷的即时反馈与高效处理。实验结果表明,该方法显著提高了产品缺陷检测的准确率和效率,为工业质检流程自动化、智能化转型提供了有力支持。技术升级使得企业能够更精确地控制生产质量,减少了由于人为因素导致的质量不一致性问题。通过实时数据的反馈和分析,管理层能够更好地预测生产中的潜在问题,并采取预防措施,减少生产中的意外停机和资源浪费。这种数据驱动的管理方式,为产业管理的智能化转型提供了有力支持,推动了制造业的数字化进程。 展开更多
关键词 产品缺陷 YOLOv10 实时检测 目标检测 目标识别
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基于神经网络的焊缝缺陷红外图像跟踪检测
18
作者 李旸 冯乃勤 +1 位作者 孙滨 程艳艳 《激光与红外》 北大核心 2025年第7期1142-1147,共6页
在实际焊接作业中,由于强烈的光学噪声、火花飞溅及烟雾等复杂环境因素的干扰,传统依赖于单一跟踪器的焊缝检测方法常难以维持对焊缝的精确追踪,从而导致跟踪性能显著下降乃至失效。为此,提出一种基于U-net神经网络的焊缝表面缺陷红外... 在实际焊接作业中,由于强烈的光学噪声、火花飞溅及烟雾等复杂环境因素的干扰,传统依赖于单一跟踪器的焊缝检测方法常难以维持对焊缝的精确追踪,从而导致跟踪性能显著下降乃至失效。为此,提出一种基于U-net神经网络的焊缝表面缺陷红外图像实时跟踪检测方法。该方法在焊接初始阶段,通过准确识别焊缝表面红外图像中的焊缝特征,并对特征点进行精确定位。为了应对焊接过程中的强干扰环境,设计了两个并行的核相关滤波器来追踪焊缝特征点,并通过卡尔曼滤波器融合这两个跟踪器的输出结果,确保在复杂环境中也能实现焊缝的实时、稳定且鲁棒的跟踪。将实时跟踪获取的焊缝特征点信息作为关键输入送入U-net神经网络中。在U-net的架构中,引入一个分支网络,以优化特征提取过程并提升分割图的质量,增强对焊缝表面缺陷的细节捕捉能力。利用边界框机制分析U-net输出的分割图,实现对缺陷区域位置和大小的自动判定,完成焊缝表面缺陷的红外图像检测。实验结果表明,该方法在焊缝跟踪和焊缝表面缺陷红外图像检测方面均表现出色,评价函数Q值低至21.36,具有较高的检测精度。 展开更多
关键词 U-net神经网络 焊缝缺陷 红外图像 实时跟踪
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改进YOLOv10的架空输电线路多缺陷检测方法 被引量:1
19
作者 李坤祥 刘大明 《电子测量技术》 北大核心 2025年第9期156-167,共12页
针对输电线路缺陷检测任务中目标尺度多样、背景复杂、目标遮挡,以及现有目标检测算法难以在实时检测的前提下保证检测精度而出现漏检、误检的问题,提出改进YOLOv10的输电线路无人机巡检缺陷检测算法TLDDet。首先设计融合部分卷积和上... 针对输电线路缺陷检测任务中目标尺度多样、背景复杂、目标遮挡,以及现有目标检测算法难以在实时检测的前提下保证检测精度而出现漏检、误检的问题,提出改进YOLOv10的输电线路无人机巡检缺陷检测算法TLDDet。首先设计融合部分卷积和上下文锚点注意力的高效特征融合模块(FC2FA),在降低模型参数量的同时提升模型的特征集成能力。然后使用基于多头自注意力机制的尺度内特征交互模块AIFI增强对小目标的检测效果,该模块通过加强特征图中高级语义信息的表达从而提高模型检测的准确率。最后设计遮挡感知注意网络检测头SEAM-Head,减少由于遮挡问题导致的特征丢失的问题。实验结果表明,所提出的TLDDet较原始模型YOLOv10s参数量减少33%,计算量减少30%,对输电线路多种缺陷的Precision、Recall和mAP50分别提高4.3%、2.4%和3.7%,检测速度达到143 FPS,且与其他实时检测算法的对比中具有更好的检测性能。 展开更多
关键词 输电线路缺陷检测 YOLOv10 实时检测 特征融合 上下文锚点注意力 尺度内特征交互 遮挡感知注意网络
原文传递
轻量化深度学习模型在卷烟烟支外观缺陷实时检测中的应用
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作者 赵泽民 程书绚 《计算机应用文摘》 2025年第18期67-69,共3页
随着智能制造的不断发展,卷烟烟支外观缺陷的检测逐步从传统的人工检查转向自动化和智能化的检测方法。文章探讨了轻量化深度学习模型在卷烟烟支外观缺陷实时检测中的应用。针对高速产线的实际需求,设计了动态剪枝策略与模糊增强方法,... 随着智能制造的不断发展,卷烟烟支外观缺陷的检测逐步从传统的人工检查转向自动化和智能化的检测方法。文章探讨了轻量化深度学习模型在卷烟烟支外观缺陷实时检测中的应用。针对高速产线的实际需求,设计了动态剪枝策略与模糊增强方法,旨在优化模型对细微缺陷的识别能力。文章提出了渐进微调训练方法,并设计了端边协同架构,以平衡检测精度和实时性的要求。实验结果表明,该方法在精度、速度及实时性方面均优于传统检测方法,能够高效应对高速生产线中的缺陷识别任务,推动卷烟行业向智能化生产迈进。 展开更多
关键词 轻量化深度学习 卷烟烟支 外观缺陷 实时检测 端边协同
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