单晶硅生产过程中,引晶工艺产生的缺陷严重影响产品质量,传统的基于视觉的缺陷检测方法在检测引晶图像中的凸点小目标时,存在检测速度慢、参数量大、难以部署在嵌入式终端等不足。为此,提出了一种改进的YOLOv8目标检测模型,引入了Contex...单晶硅生产过程中,引晶工艺产生的缺陷严重影响产品质量,传统的基于视觉的缺陷检测方法在检测引晶图像中的凸点小目标时,存在检测速度慢、参数量大、难以部署在嵌入式终端等不足。为此,提出了一种改进的YOLOv8目标检测模型,引入了ContextGuided模块,提高了模型的推理效率;在特征融合网络中引入更为高效的DySample,优化了特征融合的效率和深度;采用轻量级网络结构,减少了模型的复杂度和计算量,使其适应计算资源有限的终端设备。在工业数据集上进行了训练和测试,实验结果表明,对凸点小目标的检测更加准确,mAP(mean average precision)达到97.7%,在精确率上相对于YOLOv8n提升了11.6%,同时参数量减少31.9%,方便部署在嵌入式终端。展开更多
提出一种基于类物体区域检测的BoW(Bag of Words)框架物体识别方法,采用改进的BING(Binarized Normed Gradients)算子检测分割出图像中的可能物体区域后,利用RootSIFT算子提取特征,送入后续BoW框架进行物体类别识别.将该方法应用于PASCA...提出一种基于类物体区域检测的BoW(Bag of Words)框架物体识别方法,采用改进的BING(Binarized Normed Gradients)算子检测分割出图像中的可能物体区域后,利用RootSIFT算子提取特征,送入后续BoW框架进行物体类别识别.将该方法应用于PASCAL VOC2007图像集,试验结果表明:相较于整幅图像的特征计算,将特征提取与匹配限定在固定的可能物体区域的做法可以提高计算速度和识别效率.此外,该方法在VOC2007图像集上达到了平均33.45%的识别准确率,优于相关文献算法.展开更多
基金国家教育部留学回国人员科研启动基金(The Project- sponsored by SRF for ROCS SEM 教外司留[2005]546 号) 湖南省自然科学基金 (the Natural Science Foundation of Hunan Province of China under Grant No.05JJ30125) 。
文摘单晶硅生产过程中,引晶工艺产生的缺陷严重影响产品质量,传统的基于视觉的缺陷检测方法在检测引晶图像中的凸点小目标时,存在检测速度慢、参数量大、难以部署在嵌入式终端等不足。为此,提出了一种改进的YOLOv8目标检测模型,引入了ContextGuided模块,提高了模型的推理效率;在特征融合网络中引入更为高效的DySample,优化了特征融合的效率和深度;采用轻量级网络结构,减少了模型的复杂度和计算量,使其适应计算资源有限的终端设备。在工业数据集上进行了训练和测试,实验结果表明,对凸点小目标的检测更加准确,mAP(mean average precision)达到97.7%,在精确率上相对于YOLOv8n提升了11.6%,同时参数量减少31.9%,方便部署在嵌入式终端。
