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题名基于DSnet网络的零件边缘轮廓提取
被引量：7
- 1
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作者
于微波
周旺
杨宏韬
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机构
长春工业大学电气与电子工程学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023年第2期169-173,177,共6页
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基金
吉林省教育厅项目(JJKH20210744KJ)
吉林省科技发展计划项目(20200401118GX)。
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文摘
针对传统边缘轮廓提取算法极易受到光照强度等因素的影响,出现噪声点和零件边缘轮廓点缺失问题,提出一种基于DSnet分割网络及最外围约束算法结合的零件边缘轮廓提取算法。首先,利用DSnet分割网络对零件原始图像进行分割操作,避免影响因素干扰的同时,获得分割边界明显的零件分割图像,再根据零件分割边界像素点的特点,采用最外围约束算法进行边缘轮廓提取,得到零件边缘轮廓图像。实验结果表明:提出的方法能在光照强度不均匀等因素的干扰下准确提取出完整的、单像素的零件边缘轮廓,而且提取精度的各项指标,RMSE达到了11.18,PSNR达到了27.76,SSIM达到了0.989 3,满足边缘轮廓提取精度的要求。
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关键词
边缘轮廓提取
DSnet算法
最外围约束算法
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Keywords
edge contour extraction
DSnet algorithm
outermost constraint algorithm
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TG506
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名改进Canny算法的红外人脸图像边缘轮廓提取
被引量：15
- 2
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作者
王鑫刚
田军委
于亚琳
王沁
张杰
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机构
西安工业大学机电工程学院
西安工业大学光电工程学院
内蒙古北方重工业集团有限公司
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出处
《应用光学》
CAS
北大核心
2023年第1期61-70,共10页
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基金
陕西省科技厅重点研发计划(2022GY-068,2022GY-316)。
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文摘
红外人脸图像的边缘轮廓特征对于红外人脸检测、识别等相关应用具有重要价值。针对红外人脸图像边缘轮廓提取时存在伪边缘的问题,提出了一种改进Canny算法的红外人脸图像边缘轮廓提取方法。首先通过对引导滤波算法引入“动态阈值约束因子”替换原始算法中的高斯滤波,解决了原始算法滤波处理不均匀和造成红外人脸图像弱边缘特征丢失的弊端;接着对原始算法的非极大值抑制进行了改进,在原始计算梯度方向的基础上又增加了4个梯度方向,使得非极大值抑制的插值较原始算法更加精细;最后改进OTSU(大津)算法,构造灰度-梯度映射函数确定最佳阈值,解决了原始算法人为经验确定阈值的局限性。实验结果表明:提出的改进Canny算法的红外人脸轮廓提取方法滤波后的图像,相较于原始Canny算法滤波处理,信噪比性能提升了34.40%,结构相似度性能提升了21.66%;最终的红外人脸边缘轮廓提取实验的优质系数值高于对比实验的其他方法,证明改进后的算法对于红外人脸图像边缘轮廓提取具有优越性。
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关键词
红外人脸图像
边缘轮廓提取
CANNY算法
引导滤波
OTSU算法
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Keywords
infrared face images
edge contour extraction
Canny algorithm
guided filtering
OTSU algorithm
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分类号
TN29
[电子电信—物理电子学]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名印花面料的边缘轮廓快速提取方法
被引量：1
- 3
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作者
文嘉琪
李新荣
冯文倩
李瀚森
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机构
天津工业大学机械工程学院
天津市现代机电装备技术重点实验室
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期165-173,共9页
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基金
工信部产业技术基础公共服务平台项目(2021-0173-2-1)
国家重点研发计划项目(2018YFB1308801)。
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文摘
工业协作型缝纫机器人代替操作工自动完成缝合是未来发展的必然趋势,但当前的工业协作型缝纫机器人难以快速精准地定位面料边缘轮廓信息,影响缝纫效率与缝纫质量。针对印花面料提出线下使用深度学习建立面料检测模型,线上调用面料检测模型分割面料与背景并结合传统轮廓检测算法快速准确提取面料边缘轮廓的方法。首先,建立面料图像数据集,并通过卷积拆分和融合损失函数对VGG-UNet模型进行优化,将面料数据集输入至优化的VGG-UNet模型进行训练学习并构建最优面料检测模型;其次,利用最优面料检测模型分割面料与背景;然后,采用数学形态学算法对分割后的面料图像进行自适应开运算去除面料边缘的毛边;最后,利用Canny算子对去除毛边后的面料图像进行轮廓提取。实验结果表明,本文方法可较好去除面料毛边并快速精准提取印花面料的边缘轮廓,所提取的轮廓与面料边缘轮廓高度拟合,轮廓提取精度高于99%,轮廓提取时间仅需0.216 s。本文研究可为后续机器人的轨迹规划提供快速准确的坐标信息,提高缝合质量和效率,推进无人化、自动化缝合生产线的实现。
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关键词
印花面料
边缘轮廓提取
机器视觉
深度学习
VGG-UNet模型
缝纫质量
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Keywords
printed fabric
edge contouring extraction
machine vision
deep learning
VGG-UNet model
sewing quality
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分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于机器视觉的注塑齿轮缺陷检测系统研究
被引量：10
- 4
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作者
陈硕
林洪毅
卞抱元
赵紫阳
唐旭晟
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机构
福州大学机械工程及自动化学院
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出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第9期1243-1249,共7页
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基金
国家科技部创新方法工作专项资助项目(2020IM010200)。
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文摘
在对齿轮缺陷进行人工检测的过程中,存在检测效率低、人为因素影响大等诸多问题,为此,提出了一种基于机器视觉技术的水表齿轮缺陷检测方法。首先,提出了一种水表齿轮的视觉检测系统的总体方案,并据此构建了检测系统的三维模型;其次,采用中值滤波方式对采集到的图像进行了图像平滑处理,并运用Canny算子完成了对齿轮边缘轮廓的提取;然后,采用图像金字塔与形状匹配相结合的模板匹配算法,找到了齿轮边缘轮廓和模板的位置关系,利用放射变换算法将两者重心变换重合;最后,通过计算两者的Hausdorff距离,提取了模板和待检测齿轮外轮廓间的最大误差以判别次品;并通过搭建测试平台对实际生产的齿轮进行了测试实验,结合实验结果对齿轮缺陷检测系统进行了验证。研究结果表明:该齿轮缺陷检测系统能有效检测出齿轮存在的缺陷,且其误检率低于2%,漏检率低于1%,检测时间不超过40 ms,可满足齿轮缺陷的在线检测要求。
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关键词
齿轮传动
中值滤波技术
CANNY算子
齿轮边缘轮廓提取
齿轮缺陷在线检测
模板匹配算法
HAUSDORFF距离
图像平滑处理
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Keywords
gear transmission
median filtering technology
Canny operator
gear edge contour extraction
gear defect on-line inspection
template matching algorithm
Hausdorff distance
image smoothing processing
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分类号
TH132.41
[机械工程—机械制造及自动化]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名激光三维运动成像技术研究
被引量：20
- 5
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作者
李知娴
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机构
巴音郭楞职业技术学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2018年第10期119-123,共5页
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文摘
运动目标成像受到光学移动和视觉位移因素的影响,导致成像质量不高,噪点较多,为了提高三维运动目标的成像质量,提出一种基于Harris角点检测和边缘轮廓重构的激光三维运动成像技术,采用激光扫描技术进行运动目标的二值图像扫描,对采集的二值图像采用小波变换进行降噪处理,对降噪图像进行动态特征点检测和像素匹配,采用Harris角点检测方法提取激光三维运动图像的关键特征点,对提取的特征点根据动态属性进行关联模板匹配,由此构建边缘轮廓实现激光三维运动图像重构,实现运动成像改进设计。仿真结果表明,采用该方法进行激光三维运动成像,输出图像的峰值信噪比较高,成像的归一化均方根误差较小,成像质量较好。
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关键词
激光
三维运动成像
图像降噪
边缘轮廓特征提取
角点检测
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Keywords
laser
3D motion imaging
image denoising
edge contour feature extraction
comer detection
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分类号
TN249
[电子电信—物理电子学]
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题名激光诱导击穿光谱塑料损坏区域的图像识别
- 6
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作者
恽鸿峰
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机构
长春光华学院电气信息学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2016年第9期138-141,共4页
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基金
吉林省自然科学基金项目(101754539192000000))
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文摘
对激光诱导击穿光谱塑料损坏区域图像的特征分割和边缘轮廓提取,有利于实现损坏区域的准确定位和有效识别。提出一种基于小波降噪和纹理稀疏散点分割的激光诱导击穿光谱塑料损坏区域的图像识别方法,进行对激光诱导击穿光谱图像采集分析,对采集的激光光谱图像进行小波降噪处理,提高了激光图像的纯度,对降噪后的激光图像进行纹理特征分割和损坏区域的边缘轮廓提取,求得相应子块内的损坏点的多尺度均衡值,在图像的边缘轮廓中,计算像素点的二阶矩,采用相邻帧补偿方法,进行包络轮廓特征补偿,实现图像损坏区域识别优化。仿真分析结果表明,该算法能够准确判别出损坏区域的包络轮廓特征,提高识别性能,准确检测是被概率较高。
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关键词
激光
光谱
图像识别
边缘轮廓提取
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Keywords
laser
spectrum
image recognition
edge contour extraction
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名强风浪下基于遥感图像的海上船舶定位方法
被引量：2
- 7
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作者
李燕
王向玲
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机构
吕梁学院矿业工程系
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2018年第4X期19-21,共3页
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基金
吕梁学院校内基金项目(ZRQN201603)
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文摘
为了提高海上船舶的强风浪下定位性能,提出基于遥感图像特征提取的强风浪下海上船舶定位方法。采用遥感探测方法进行船舶图像采集,对采集的强风浪下海上船舶遥感图像进行降噪处理,采用多尺度小波分解方法进行船舶遥感图像的块分割,实现对船舶遥感图像的边缘轮廓特征提取,根据船舶遥感图像的边缘轮廓特征进行海上船舶跟踪定位,实现强风浪下海上船舶遥感图像的融合跟踪和定位识别。仿真结果表明,采用该方法进行海上船舶定位的准确度较高,输出图像的质量较好,提高了船舶定位识别的鲁棒性。
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关键词
强风浪
遥感图像
海上船舶
定位
边缘轮廓特征提取
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Keywords
strong wind and wave
remote sensing image
marine ship
location
edge contour feature extraction
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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