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多尺度注意力融合与视觉Transformer方法优化的电阻抗层析成像深度学习方法
被引量：
2
1
作者
王琦
张涛
+2 位作者
徐超炜
卢梦凡
王子辰
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期52-63,共12页
电阻抗层析成像(EIT)具有显著的可视化和非侵入性等特点,在工业和生物医学工程领域展现了其广阔的应用潜力。由于其逆问题存在高度非线性和病态性特点,导致了数值成像方法在空间分辨率上的局限性,尤其是在多相介质分布情况下,现有EIT技...
电阻抗层析成像(EIT)具有显著的可视化和非侵入性等特点,在工业和生物医学工程领域展现了其广阔的应用潜力。由于其逆问题存在高度非线性和病态性特点,导致了数值成像方法在空间分辨率上的局限性,尤其是在多相介质分布情况下,现有EIT技术在成像过程中出现边界失真和电导率误差,从而影响最终的成像精度。本文提出了一种基于卷积注意力机制的U型深度成像方法——MAT-UNet,将卷积块注意力模块(CBAM)与U-Net结构相结合,在特征提取与融合过程中嵌入卷积块注意力模块,以增强模型的注意力定向和特征表征能力,同时跳跃连接引入了压缩-激励(SE)注意力机制与视觉Transformer(ViT)来优化全局特征的学习,使用多头交叉注意力模块(MHCA)实现编码器与解码器的多尺度信息融合。MAT-UNet通过大量的仿真数据训练获得最优模型参数,并在多样化复杂形状和肺部仿真模型进行了实验验证。定量评估指标表明,该方法在重建图像中的均方根误差(RMSE)结果为2.3156,结构相似性指数(SSIM)结果为0.9437,可视化结果与真实分布和边界具有很好的一致性。实验结果表明,本文提出的MAT-UNet模型展现出良好的鲁棒性和泛化能力,相较于传统的单一卷积结构,集成Transformer结构提供了更精准的EIT图像重建效果,在无损测量与检测应用中存在很大的潜力和价值。
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关键词
电阻抗层析成像
卷积
注意力
机制
SE-ViT连接
多头
交叉注意力模块
U型卷积网络
无损测量
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职称材料
面向杂乱场景的机械臂抓取位姿预测方法
2
作者
李轩青
陈燕
《机电工程》
北大核心
2025年第6期1185-1192,共8页
针对复杂场景下机器人抓取智能化程度及抓取精度不足等问题,提出了一种新颖的机器人抓取位姿预测方法,即实时抓取网络(RGN)。首先,引入KPConv作为骨干网络,将其用于超点与密集点的特征提取,提出了一种新颖的几何特征计算方法,并利用交...
针对复杂场景下机器人抓取智能化程度及抓取精度不足等问题,提出了一种新颖的机器人抓取位姿预测方法,即实时抓取网络(RGN)。首先,引入KPConv作为骨干网络,将其用于超点与密集点的特征提取,提出了一种新颖的几何特征计算方法,并利用交叉注意力机制实现了多源特征的融合目的;然后,提出了区域关联特征提取模块,借助于几何特征信息进行了区域划分,通过多层感知机进一步完成了抓取位姿的预测,利用抓取系统运动链将夹爪位姿映射到了机械臂关节角特征上,控制机械臂完成了抓取;最后,引入了多样性损失函数,并将其与基线模型进行了对比,利用GraspNet-1Billion数据集和Cornell数据集开展了复杂场景下机械臂抓取性能的测试实验。研究结果表明:采用RGN方法可使抓取预测精度得到大幅提升,最大提升幅度达78.2%;将传统手工特征与深度学习相融合,对机械臂抓取位姿预测精度的提升起到了关键作用,这一规律可为构建良好的机械臂抓取模型提供具体参考方向。
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关键词
机器人抓取
抓取位姿估计
实时抓取网络
点云
深度学习
特征提取
模块
交叉注意力模块
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职称材料
题名
多尺度注意力融合与视觉Transformer方法优化的电阻抗层析成像深度学习方法
被引量：
2
1
作者
王琦
张涛
徐超炜
卢梦凡
王子辰
机构
天津工业大学电子与信息工程学院
天津市光电检测技术与系统重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期52-63,共12页
基金
国家自然科学基金(62072335,62071328,61872269,61903273)项目资助。
文摘
电阻抗层析成像(EIT)具有显著的可视化和非侵入性等特点,在工业和生物医学工程领域展现了其广阔的应用潜力。由于其逆问题存在高度非线性和病态性特点,导致了数值成像方法在空间分辨率上的局限性,尤其是在多相介质分布情况下,现有EIT技术在成像过程中出现边界失真和电导率误差,从而影响最终的成像精度。本文提出了一种基于卷积注意力机制的U型深度成像方法——MAT-UNet,将卷积块注意力模块(CBAM)与U-Net结构相结合,在特征提取与融合过程中嵌入卷积块注意力模块,以增强模型的注意力定向和特征表征能力,同时跳跃连接引入了压缩-激励(SE)注意力机制与视觉Transformer(ViT)来优化全局特征的学习,使用多头交叉注意力模块(MHCA)实现编码器与解码器的多尺度信息融合。MAT-UNet通过大量的仿真数据训练获得最优模型参数,并在多样化复杂形状和肺部仿真模型进行了实验验证。定量评估指标表明,该方法在重建图像中的均方根误差(RMSE)结果为2.3156,结构相似性指数(SSIM)结果为0.9437,可视化结果与真实分布和边界具有很好的一致性。实验结果表明,本文提出的MAT-UNet模型展现出良好的鲁棒性和泛化能力,相较于传统的单一卷积结构,集成Transformer结构提供了更精准的EIT图像重建效果,在无损测量与检测应用中存在很大的潜力和价值。
关键词
电阻抗层析成像
卷积
注意力
机制
SE-ViT连接
多头
交叉注意力模块
U型卷积网络
无损测量
Keywords
electrical impedance tomography
convolutional attention mechanism
SE-ViT connection
multi-head cross-attention mechanism
U-shaped convolutional network
non-destructive measurement
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TH701 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
面向杂乱场景的机械臂抓取位姿预测方法
2
作者
李轩青
陈燕
机构
山西职业技术学院电气自动化工程系
太原理工大学电气与动力工程学院
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第6期1185-1192,共8页
基金
山西省重点研发计划项目(201903D121083)。
文摘
针对复杂场景下机器人抓取智能化程度及抓取精度不足等问题,提出了一种新颖的机器人抓取位姿预测方法,即实时抓取网络(RGN)。首先,引入KPConv作为骨干网络,将其用于超点与密集点的特征提取,提出了一种新颖的几何特征计算方法,并利用交叉注意力机制实现了多源特征的融合目的;然后,提出了区域关联特征提取模块,借助于几何特征信息进行了区域划分,通过多层感知机进一步完成了抓取位姿的预测,利用抓取系统运动链将夹爪位姿映射到了机械臂关节角特征上,控制机械臂完成了抓取;最后,引入了多样性损失函数,并将其与基线模型进行了对比,利用GraspNet-1Billion数据集和Cornell数据集开展了复杂场景下机械臂抓取性能的测试实验。研究结果表明:采用RGN方法可使抓取预测精度得到大幅提升,最大提升幅度达78.2%;将传统手工特征与深度学习相融合,对机械臂抓取位姿预测精度的提升起到了关键作用,这一规律可为构建良好的机械臂抓取模型提供具体参考方向。
关键词
机器人抓取
抓取位姿估计
实时抓取网络
点云
深度学习
特征提取
模块
交叉注意力模块
Keywords
robot grasping
grasp pose estimation
real-time grasp network(RGN)
point cloud
deep learning
feature extraction module
cross-attention module
分类号
TH-39 [机械工程]
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度注意力融合与视觉Transformer方法优化的电阻抗层析成像深度学习方法
王琦
张涛
徐超炜
卢梦凡
王子辰
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向杂乱场景的机械臂抓取位姿预测方法
李轩青
陈燕
《机电工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
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