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面向标准件装配质量的PI-SURF检测区域划分技术
被引量：
4
1
作者
郭雪梅
刘桂雄
+1 位作者
黄坚
林镇秋
《中国测试》
北大核心
2017年第8期101-105,共5页
标准件装配具有部位多、类型复杂、结构各异等特点,可基于产品特性指导机器视觉进行产品装配质量检测。该文基于部分装配产品的位置不变性(PI),提出面向标准件装配质量的PI-SURF检测区域划分技术。首先,分析产品装配中各标准件间位置关...
标准件装配具有部位多、类型复杂、结构各异等特点,可基于产品特性指导机器视觉进行产品装配质量检测。该文基于部分装配产品的位置不变性(PI),提出面向标准件装配质量的PI-SURF检测区域划分技术。首先,分析产品装配中各标准件间位置关系基本稳定的特点,以平面尺寸链描述两个标准件的位置关系,提出基于PI的装配检测区域划分方法;其次,提出基于PI-SURF的标准件装配质量检测区域划分技术,通过提取基准部位的SURF区域特征与特征主方向,使得检测区域具有对产品整体平移、旋转的抗干扰能力;最后,构建标准件装配质量检测装置,以联想ThinkCentre G3机箱进行试验。结果表明:与全局检测相比,使用PI-SURF检测区域划分技术后,检测时间缩短83.4%,实现零漏检,提高装配质量检测装置结果可靠性。
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关键词
标准件装配
质量
检测
检测区域划分
位置不变性
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职称材料
轻量级智能终端人脸识别系统研究与实现
被引量：
4
2
作者
马国峻
周海东
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第S1期149-156,共8页
针对传统人脸识别算法不能有效适用于智能移动终端的问题,提出一种基于经典SIFT算法的特征加权分簇匹配的轻量级改进方案,该方案能自动学习、自适应添加可靠的测试样本到训练样本空间,具有合理划分和科学权值分配特性,使该方案在识别率...
针对传统人脸识别算法不能有效适用于智能移动终端的问题,提出一种基于经典SIFT算法的特征加权分簇匹配的轻量级改进方案,该方案能自动学习、自适应添加可靠的测试样本到训练样本空间,具有合理划分和科学权值分配特性,使该方案在识别率和运行时间上都有提高。改进算法分别在ORL人脸库和Yale人脸库做了测试,相对于经典SIFT算法识别率提升了6.13%和14.11%,运行效率提升了9.1%和4.7%。同时按照Zhou的测试方法,在ORL人脸库识别率达到74.05%,比PCA、LBP等经典算法都有明显的提升,并在Android智能终端中对识别方案做了实现,实验数据验证了改进算法在Android系统的可用性,最后提出一种基于云架构的改进方案。
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关键词
人脸识别
轻量级
智能终端
SIFT
检测区域划分
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职称材料
题名
面向标准件装配质量的PI-SURF检测区域划分技术
被引量：
4
1
作者
郭雪梅
刘桂雄
黄坚
林镇秋
机构
广东省智能制造研究所
华南理工大学机械与汽车工程学院
广州市华颉电子科技有限公司
出处
《中国测试》
北大核心
2017年第8期101-105,共5页
基金
广州市科技计划项目(2017010160641
201509010008)
文摘
标准件装配具有部位多、类型复杂、结构各异等特点,可基于产品特性指导机器视觉进行产品装配质量检测。该文基于部分装配产品的位置不变性(PI),提出面向标准件装配质量的PI-SURF检测区域划分技术。首先,分析产品装配中各标准件间位置关系基本稳定的特点,以平面尺寸链描述两个标准件的位置关系,提出基于PI的装配检测区域划分方法;其次,提出基于PI-SURF的标准件装配质量检测区域划分技术,通过提取基准部位的SURF区域特征与特征主方向,使得检测区域具有对产品整体平移、旋转的抗干扰能力;最后,构建标准件装配质量检测装置,以联想ThinkCentre G3机箱进行试验。结果表明:与全局检测相比,使用PI-SURF检测区域划分技术后,检测时间缩短83.4%,实现零漏检,提高装配质量检测装置结果可靠性。
关键词
标准件装配
质量
检测
检测区域划分
位置不变性
Keywords
standard component assembly
quality inspection
detection area partitioning
positioninvariance
分类号
TP393.1 [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
轻量级智能终端人脸识别系统研究与实现
被引量：
4
2
作者
马国峻
周海东
机构
西安文理学院信息工程学院
西安电子科技大学通信工程学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第S1期149-156,共8页
文摘
针对传统人脸识别算法不能有效适用于智能移动终端的问题,提出一种基于经典SIFT算法的特征加权分簇匹配的轻量级改进方案,该方案能自动学习、自适应添加可靠的测试样本到训练样本空间,具有合理划分和科学权值分配特性,使该方案在识别率和运行时间上都有提高。改进算法分别在ORL人脸库和Yale人脸库做了测试,相对于经典SIFT算法识别率提升了6.13%和14.11%,运行效率提升了9.1%和4.7%。同时按照Zhou的测试方法,在ORL人脸库识别率达到74.05%,比PCA、LBP等经典算法都有明显的提升,并在Android智能终端中对识别方案做了实现,实验数据验证了改进算法在Android系统的可用性,最后提出一种基于云架构的改进方案。
关键词
人脸识别
轻量级
智能终端
SIFT
检测区域划分
Keywords
face recognition
lightweight
intelligent terminal
SIFT
detection zoning
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向标准件装配质量的PI-SURF检测区域划分技术
郭雪梅
刘桂雄
黄坚
林镇秋
《中国测试》
北大核心
2017
4
在线阅读
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职称材料
2
轻量级智能终端人脸识别系统研究与实现
马国峻
周海东
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
4
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职称材料
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