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基于机器人视觉的汽车零配件表面缺陷检测算法研究与实现
被引量：
2
1
作者
李天建
《沈阳大学学报（自然科学版）》
CAS
2013年第6期476-480,共5页
对机器人视觉进行研究,建立检测算法模型.通过分析图像相减匹配算法工作机理,结合汽车零配件生产系统,建立一种基于Siemens PLC的表面缺陷检测仿真平台,以验证该算法的可靠性.实验结果表明,该算法模型可以稳定地检测到缺陷目标.
关键词
机器人视觉
图像相减匹配法
缺陷特征值
Siemens仿真平台
表面缺陷检测
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职称材料
基于机器人视觉的汽车零配件检测系统
2
作者
李天建
《佳木斯大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第5期718-722,共5页
通过对机器人视觉和汽车零配件生产系统的研究,提出一种新型的汽车零配件表面检测系统方案.该系统利用高斯滤波器、阈值分割、Canny算子等方法进行图像噪声的去除和边缘检测,通过图像相减匹配法提取零配件的缺陷特征值,解决零配件生产...
通过对机器人视觉和汽车零配件生产系统的研究,提出一种新型的汽车零配件表面检测系统方案.该系统利用高斯滤波器、阈值分割、Canny算子等方法进行图像噪声的去除和边缘检测,通过图像相减匹配法提取零配件的缺陷特征值,解决零配件生产过程中存在的表面质量问题.实验结果表明,该系统显著提高汽车零配件检测系统的效率和产品质量稳定性.
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关键词
汽车零配件
机器人视觉
CANNY算子
图像相减匹配法
缺陷特征值
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职称材料
基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断分析
被引量：
50
3
作者
鄢仁武
林穿
+3 位作者
高硕勋
罗家满
李天建
夏正邦
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第10期198-205,共8页
高压断路器操动机构振动信号为非平稳性信号,蕴含着丰富的操动机构工作状态的信息,对操动机构工作状态的检验辨识具有重大意义。提出一种基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断方法。对操动机构振动信号进行连续小波变换生成时...
高压断路器操动机构振动信号为非平稳性信号,蕴含着丰富的操动机构工作状态的信息,对操动机构工作状态的检验辨识具有重大意义。提出一种基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断方法。对操动机构振动信号进行连续小波变换生成时频图(CWT),并对时频图进行统一压缩预处理;将预处理后的时频图作为特征图输入卷积神经网络AlexNet模型;通过对网络参数的调整,逐步改进网络模型,有监督地实现对操动机构故障状态的辨识诊断。结果表明,该方法能够有效地运用于断路器操动机构故障辨识诊断,与小波频带能量-RBF、小波频带能量-SVM的故障识别相比,故障识别准确率最高。
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关键词
振动信号
小波变换
卷积神经网络
故障诊断
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职称材料
题名
基于机器人视觉的汽车零配件表面缺陷检测算法研究与实现
被引量：
2
1
作者
李天建
机构
福建工程学院信息科学与工程学院
出处
《沈阳大学学报（自然科学版）》
CAS
2013年第6期476-480,共5页
文摘
对机器人视觉进行研究,建立检测算法模型.通过分析图像相减匹配算法工作机理,结合汽车零配件生产系统,建立一种基于Siemens PLC的表面缺陷检测仿真平台,以验证该算法的可靠性.实验结果表明,该算法模型可以稳定地检测到缺陷目标.
关键词
机器人视觉
图像相减匹配法
缺陷特征值
Siemens仿真平台
表面缺陷检测
Keywords
robot vision
image subtraction simulation platform
surface defect detection matching method
defect characteristic value
Siemens
分类号
TP1 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于机器人视觉的汽车零配件检测系统
2
作者
李天建
机构
福建工程学院
出处
《佳木斯大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第5期718-722,共5页
基金
福建工程学院实验教改项目(SJ2011021)
文摘
通过对机器人视觉和汽车零配件生产系统的研究,提出一种新型的汽车零配件表面检测系统方案.该系统利用高斯滤波器、阈值分割、Canny算子等方法进行图像噪声的去除和边缘检测,通过图像相减匹配法提取零配件的缺陷特征值,解决零配件生产过程中存在的表面质量问题.实验结果表明,该系统显著提高汽车零配件检测系统的效率和产品质量稳定性.
关键词
汽车零配件
机器人视觉
CANNY算子
图像相减匹配法
缺陷特征值
Keywords
automobile spare part
robot vision
Canny operator
image subtraction matching
defect characteristics
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断分析
被引量：
50
3
作者
鄢仁武
林穿
高硕勋
罗家满
李天建
夏正邦
机构
福建工程学院福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第10期198-205,共8页
基金
福建省自然科学基金项目(2018H0003,GY-Z12027)
福建省教育厅科技项目(JT180339,JAT171096)。
文摘
高压断路器操动机构振动信号为非平稳性信号,蕴含着丰富的操动机构工作状态的信息,对操动机构工作状态的检验辨识具有重大意义。提出一种基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断方法。对操动机构振动信号进行连续小波变换生成时频图(CWT),并对时频图进行统一压缩预处理;将预处理后的时频图作为特征图输入卷积神经网络AlexNet模型;通过对网络参数的调整,逐步改进网络模型,有监督地实现对操动机构故障状态的辨识诊断。结果表明,该方法能够有效地运用于断路器操动机构故障辨识诊断,与小波频带能量-RBF、小波频带能量-SVM的故障识别相比,故障识别准确率最高。
关键词
振动信号
小波变换
卷积神经网络
故障诊断
Keywords
vibration signal
wavelet transform
convolutional neural network
fault diagnosis
分类号
TM561 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器人视觉的汽车零配件表面缺陷检测算法研究与实现
李天建
《沈阳大学学报（自然科学版）》
CAS
2013
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机器人视觉的汽车零配件检测系统
李天建
《佳木斯大学学报（自然科学版）》
CAS
2012
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断分析
鄢仁武
林穿
高硕勋
罗家满
李天建
夏正邦
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
50
在线阅读
下载PDF
职称材料
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