基于动态视觉传感器的铝基盘片表面缺陷检测

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作者 马居坡 陈周熠 吴金建 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2407-2419,共13页

现有视觉缺陷检测技术通常基于传统电荷耦合器件(Charge-coupled device,CCD)或互补金属氧化物半导体(Complementary metal-oxide-semiconductor,CMOS)相机进行缺陷成像和后端检测算法开发.然而,现有技术存在成像速度慢、动态范围小、... 现有视觉缺陷检测技术通常基于传统电荷耦合器件(Charge-coupled device,CCD)或互补金属氧化物半导体(Complementary metal-oxide-semiconductor,CMOS)相机进行缺陷成像和后端检测算法开发.然而,现有技术存在成像速度慢、动态范围小、背景干扰大等问题,难以实现对高反光产品表面弱小瑕疵的快速检测.针对上述挑战,创新性地提出了一套基于动态视觉传感器(Dynamic vision sensor,DVS)的缺陷检测新模式,以实现对具有高反光特性的铝基盘片表面缺陷的高效检测.DVS是一种新型的仿生视觉传感器,具有成像速度快、动态范围大、运动目标捕捉能力强等优势.首先开展了面向铝基盘片高反光表面弱小瑕疵的DVS成像实验,并分析总结了DVS缺陷成像的特性与优势.随后,构建了第一个基于DVS的缺陷检测数据集(Event-based defect detection dataset,EDD-10k),包含划痕、点痕、污渍三类常见缺陷类型.最后,针对缺陷形态多变、纹理稀疏、噪声干扰等问题,提出了一种基于时序不规则特征聚合框架的DVS缺陷检测算法(Temporal irregular feature aggregation framework for event-based defect detection,TIFF-EDD),实现对缺陷目标的有效检测. 展开更多

关键词 缺陷检测 动态视觉传感器 高反光表面 不规则特征提取 时序融合 事件相机

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一种新的动态视觉传感器网络目标覆盖率算法 被引量：2

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作者 彭力 王茂海 赵龙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期1708-1710,共3页

动态视觉传感器网络目标覆盖研究中把目标点看成一个质心,而实际中存在物体直径可能大于视频节点半径、质心模型不适用的情况,针对此提出了一种新的动态视觉传感器目标物体覆盖率问题。基于此问题同时结合有向感知模型,提出有向线性感... 动态视觉传感器网络目标覆盖研究中把目标点看成一个质心,而实际中存在物体直径可能大于视频节点半径、质心模型不适用的情况,针对此提出了一种新的动态视觉传感器目标物体覆盖率问题。基于此问题同时结合有向感知模型,提出有向线性感知模型,并基于该模型使用改进的粒子群优化算法对物体覆盖率进行仿真优化。仿真结果表明了该模型的有效性。 展开更多

关键词 动态视觉传感器网络 目标覆盖 有向线性感知模型 粒子群

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动态视觉传感器网络多节点协作覆盖算法 被引量：1

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作者 赵龙 彭力 王茂海 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期108-110,共3页

视觉传感器网络中的目标覆盖通常将目标简化为一个点,从而研究如何最大化覆盖目标点。但在多数情况下,目标无法被简化为一个点,单个视觉节点不但无法覆盖多个目标,对单个目标也无法完全覆盖。针对该问题,提出一种多节点协作覆盖算法。... 视觉传感器网络中的目标覆盖通常将目标简化为一个点,从而研究如何最大化覆盖目标点。但在多数情况下,目标无法被简化为一个点,单个视觉节点不但无法覆盖多个目标,对单个目标也无法完全覆盖。针对该问题,提出一种多节点协作覆盖算法。利用虚拟势场力使视觉传感器节点均匀地分布在目标周围,通过粒子群优化算法调度节点的工作方向,实现对单个目标覆盖的最大化。仿真实验结果表明,该算法有效。 展开更多

关键词 动态视觉传感器网络 目标覆盖 粒子群优化算法 虚拟势场

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动态视觉传感器网络中的节点目标覆盖机制

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作者 赵龙 彭力 冯闻捷 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2010年第10期24-27,共4页

动态视觉传感器网络是一个新的研究课题,节点目标覆盖是其中的一个基本问题,它反映了网络的监测性能。对于动态视觉传感器网络的有向感知模型,节点目标覆盖问题需要考虑如何调整节点的位置和方向实现利用最少节点最大化网络覆盖能力。... 动态视觉传感器网络是一个新的研究课题,节点目标覆盖是其中的一个基本问题,它反映了网络的监测性能。对于动态视觉传感器网络的有向感知模型,节点目标覆盖问题需要考虑如何调整节点的位置和方向实现利用最少节点最大化网络覆盖能力。针对这一问题,提出一种改进的遗传算法寻找最优位置和方向,通过对传统遗传算法的交叉过程进行改进,加强了算法局部搜索能力。仿真结果表明:算法能有效地收敛到最优解,利用最少的节点数实现网络覆盖最大化,提高了网络性能。 展开更多

关键词 动态视觉传感器网络 点目标覆盖 遗传算法

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一种基于帧图像的动态视觉传感器样本集建模方法 被引量：7

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作者 陆兴鹏 王明羽 +4 位作者 曹扬 赵瑞莲 周武 李兆麟 魏少军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1457-1464,共8页

动态视觉传感器(Dynamic Vision Sensor,DVS)利用事件驱动原理实现运动目标的快速提取,具有低延迟、低存储空间和高动态范围等优势.目前研究表明,基于DVS的神经网络在目标检测等领域具有明显的速度优势.但是,这类神经网络在训练时所需... 动态视觉传感器(Dynamic Vision Sensor,DVS)利用事件驱动原理实现运动目标的快速提取,具有低延迟、低存储空间和高动态范围等优势.目前研究表明,基于DVS的神经网络在目标检测等领域具有明显的速度优势.但是,这类神经网络在训练时所需要的样本集主要依赖DVS相机产生,缺少高效的样本集生成方法,这制约了这类神经网络的应用与发展.本文根据DVS原理,提出了一种基于帧图像的DVS建模以及样本集建模方法.该方法设定每个像素单元独立工作,经过动态差分和逻辑判断后输出触发的地址-事件数据,这些数据通过编码和归一化生成神经网络训练时所需要的样本集.通过对MNIST和CIFAR-10样本集建模的实验结果表明,该建模方法效果与DVS相机基本一致;与基于帧图像的存储方式相比,该样本集可以明显减少存储空间.该方法所生成样本集已经通过卷积神经网络训练和测试验证. 展开更多

关键词 动态视觉传感器 样本集建模 事件驱动 存储优化

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时域感兴趣区域精确定位与膜电位多核调整的动态视觉传感器数据分类 被引量：2

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作者 黄庆坤 陈云华 +1 位作者 张灵 兰浩鑫 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1837-1845,共9页

动态视觉传感器(DVS)因其在获取视觉信息时具有低功耗,低延迟等特性,本质上十分适用于便携式设备上的实时动作识别.在对DVS事件流时域感兴趣区域(ROI)进行定位与分割时,现有方法往往不能根据不同物体运动自适应地设定最佳检测阈值、无... 动态视觉传感器(DVS)因其在获取视觉信息时具有低功耗,低延迟等特性,本质上十分适用于便携式设备上的实时动作识别.在对DVS事件流时域感兴趣区域(ROI)进行定位与分割时,现有方法往往不能根据不同物体运动自适应地设定最佳检测阈值、无法对静态场景中少量背景噪声进行过滤,为此,提出基于LIF神经元模型和脉冲最大值监测单元的运动符号检测(MSD),以实现在多种不同物体运动下事件流时域ROI关键时间点的自适应精确定位;在对分类器进行训练时,对不同的脉冲输入模式,使用不同的核函数调整突触后神经元膜电位,使训练得到的突触权重朝着正确发放的方向改变,提出一种具有抗噪性的脉冲神经网络学习算法MK-Tempotron.实验结果表明,与同类方法相比,本文方法在DVS数据集上的识别精度能获得高达14.61%的提升. 展开更多

关键词 动态视觉传感器DVS DVS数据分类 目标识别 时域感兴趣区域ROI 神经网络 MK-Tempotron

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640×512动态视觉红外焦平面读出电路的数字处理及可视化方法研究

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作者 王政 梁清华 +2 位作者 向昊晟 卢天 丁瑞军 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第7期122-131,共10页

红外焦平面探测器正朝着更大规模、更高帧频、更高集成度的方向发展,这势必带来数据量的急剧增长。动态视觉传感器(Dynamic Vision Sensor,DVS)是一种新型的基于事件触发的视觉感知技术,能够捕捉快速运动物体和瞬间变化的场景细节,具有... 红外焦平面探测器正朝着更大规模、更高帧频、更高集成度的方向发展,这势必带来数据量的急剧增长。动态视觉传感器(Dynamic Vision Sensor,DVS)是一种新型的基于事件触发的视觉感知技术,能够捕捉快速运动物体和瞬间变化的场景细节,具有高动态范围、低延时、数据稀疏、冗余数据少的特点。文中设计了基于红外事件探测器件的数字处理电路及其可视化方法,实现对640×512读出电路事件的数字读出。相较于传统采用仲裁树进行行列仲裁的方式,该设计采用轮询仲裁算法配合仅行仲裁和数据压缩的逻辑实现了对事件的处理,具有仲裁时间短,事件传输效率高的优点,同时具有面向大面阵的可拓展性。采用28 nm制程的FPGA开发板对行为级代码进行验证,同时使用BRAM资源对事件数据按照时间累积,通过HDMI接口高速读出,具象化显示事件成像结果。文中设计等效帧率高于千帧,传输数据吞吐量达0.36 Geps。 展开更多

关键词 动态视觉传感器 红外焦平面 读出电路 轮询仲裁 事件可视化

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基于多维投影时空事件帧的动态视觉传感手势识别 被引量：1

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作者 康来 张亚坤 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期649-658,共10页

基于视觉的手势识别是虚拟现实、游戏仿真等领域常用的人机交互手段。在实际应用中,手势动作快速变化将导致传统RGB相机或深度相机成像模糊,给手势识别带来巨大挑战。针对上述问题,利用动态视觉传感器捕捉高速手势运动信息,提出一种基... 基于视觉的手势识别是虚拟现实、游戏仿真等领域常用的人机交互手段。在实际应用中,手势动作快速变化将导致传统RGB相机或深度相机成像模糊,给手势识别带来巨大挑战。针对上述问题,利用动态视觉传感器捕捉高速手势运动信息,提出一种基于多维投影时空事件帧(spatiotemporal event frame,STEF)的动态视觉数据手势识别方法。将时空信息嵌入到数据投影面融合形成多维投影时空事件帧,克服现有动态视觉信息事件帧表达方法时域信息丢失的局限性,提升动态视觉传感数据的特征表达能力。在此基础上,采用先进的脉冲神经网络对时空事件帧进行分类实现手势识别。在公开数据集上的识别精度达到96.67%,性能优于同类方法,表明该方法可显著提升动态视觉传感数据手势识别准确率。 展开更多

关键词 动态视觉传感器 手势识别 多维投影 时空事件帧 脉冲神经网络

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用于特征提取的小尺寸事件型卷积处理器 被引量：2

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作者 卢成业 高志远 徐江涛 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期535-541,共7页

设计了一款用于动态视觉传感器数据特征提取的小尺寸事件型卷积处理器,该卷积处理器包含了32×32的累加阵列、用于存储卷积核的RAM阵列、左/右移位模块、控制模块和异步的事件读出模块。为了减小面积,设计了2 bit的32×32的RAM... 设计了一款用于动态视觉传感器数据特征提取的小尺寸事件型卷积处理器,该卷积处理器包含了32×32的累加阵列、用于存储卷积核的RAM阵列、左/右移位模块、控制模块和异步的事件读出模块。为了减小面积,设计了2 bit的32×32的RAM阵列来存储所需的卷积核;在累加阵列中,采用7 bit的二进制计数器代替传统的加法器来实现卷积核的累加操作,在0.18μm CMOS工艺下,每个卷积单元的面积为37.5μm×40μm,对于每个事件输入输出的最小延时为17 ns,能够处理的最大事件率为12.5 Meps。基于该卷积处理器搭建了一个识别系统,利用16个卷积处理器来提取特征,利用脉冲神经网络实现了分类识别。实验结果表明,使用2 bit卷积核的小尺寸卷积处理器能够准确完成对输入事件的卷积操作,而且基于该卷积处理器所搭建的识别系统对MNIST数据库的识别效率可以达到90.57%。 展开更多

关键词 动态视觉传感器 地址事件表示 小尺寸芯片 卷积芯片 MNIST 脉冲神经网络

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基于事件相机的图像重构综述 被引量：2

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作者 徐齐 邓洁 +2 位作者 申江荣 唐华锦 潘纲 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期2699-2709,共11页

事件相机是一种新型仿生视觉传感器,当像素点的亮度变化超过阈值后,会输出一系列事件信息。该类视觉传感器异步输出像素的坐标、时间戳以及事件的极性,因此具有低延迟、低功耗、高时间分辨率和高动态范围等特点。它能够捕捉到高速运动... 事件相机是一种新型仿生视觉传感器,当像素点的亮度变化超过阈值后,会输出一系列事件信息。该类视觉传感器异步输出像素的坐标、时间戳以及事件的极性,因此具有低延迟、低功耗、高时间分辨率和高动态范围等特点。它能够捕捉到高速运动和高动态场景中的信息,可以用来重构高动态范围和高速运动场景。图像重构后可以应用在物体识别、分割、跟踪以及光流估计等任务中,是视觉领域重要的研究方向之一。该文从事件相机出发,首先简要叙述事件相机的现状、发展过程、优势与挑战,然后介绍了各种类型事件相机的工作原理和一些基于事件相机的图像重构算法,最后阐述了事件相机面对的挑战和未来趋势,并对文章进行了总结。 展开更多

关键词 事件相机 动态视觉传感器 图像重构

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基于事件驱动的车道线识别算法研究 被引量：7

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作者 徐频捷 陈逸杰 +1 位作者 李之南 赵地 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1379-1385,共7页

动态视觉传感器(Dynamic Vision Sensor,DVS)相比于传统彩色相机有更高的时间分辨率、动态范围,且功耗更低、带宽更低,在自动驾驶领域有很好的应用前景,因此吸引了越来越多研究者的注意.然而由于事件驱动的数据是异步的且缺少一种统一... 动态视觉传感器(Dynamic Vision Sensor,DVS)相比于传统彩色相机有更高的时间分辨率、动态范围,且功耗更低、带宽更低,在自动驾驶领域有很好的应用前景,因此吸引了越来越多研究者的注意.然而由于事件驱动的数据是异步的且缺少一种统一的表示形式,在复杂的交通场景下,以车道检测为代表的基于事件驱动数据的交通场景分割任务难以应用传统的语义分割算法.针对以上问题,本文提出了一种三通道的事件数据编码方式,综合考虑事件数据的时空特征,将其作为卷积神经网络的输入;提出了一种基于编解码模型的事件数据车道检测算法,在基于事件驱动的车道线检测数据集DET上,本文方法的mIoU(mean Intersection over Union)达到了58.76%,比基准方法提高了4.4%. 展开更多

关键词 事件驱动 卷积神经网络 车道线检测 编解码模型 语义分割 动态视觉传感器 事件表示

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