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结构光反射成像结合SPT和机器学习的黄桃隐性损伤检测
1
作者 吴建 刘晨林 +4 位作者 欧阳爱国 李斌 陈楠 徐晨光 刘燕德 《农业工程学报》 北大核心 2025年第9期298-307,共10页
针对黄桃早期隐性损伤特征不明显,常规光学成像技术检测难的问题,该研究采用结构光反射成像(structuredillumination reflectance imaging,SIRI)技术结合螺旋相位变换(spiral phase transform,SPT)解调和机器学习算法,以实现黄桃隐性损... 针对黄桃早期隐性损伤特征不明显,常规光学成像技术检测难的问题,该研究采用结构光反射成像(structuredillumination reflectance imaging,SIRI)技术结合螺旋相位变换(spiral phase transform,SPT)解调和机器学习算法,以实现黄桃隐性损伤快速检测。首先利用搭建的SIRI系统采集6个空间频率(0.05、0.10、0.15、0.20、0.25、0.30 mm^(-1))的条纹结构光反射图像,采用三相位解调(three-phase demodulation,TPD)得到交流分量(amplitude component,AC)图像和直流分量(direct component,DC)图像,计算AC图像对比度指数用于选择适用于黄桃隐性损伤检测的最优空间频率,并采集所有样品的三相位条纹图像。利用SPT解调方法得到AC和DC图像,计算AC/DC获得比值图像(ratio image,RT)。基于DC、AC、RT 3种图像的灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)、局部二值模式(local binary pattern,LBP)图像纹理特征和基于ResNet-50提取的深度特征,使用5种图像(DC、AC、RT、DC-AC、DC-AC-RT)的GLCM-LBP特征、深度特征和混合特征作为输入,分别建立支持向量机(support vector machine,SVM)、K近邻(K-NearestNeighbor,KNN)、极端梯度提升(XGBoost)、随机森林(random forest,RF)等机器学习模型对健康和损伤黄桃进行分类检测。结果表明,基于GLCM-LBP特征、深度特征和混合特征建立的模型最高平均准确率分别为92.6%、95.0%和95.7%,混合特征模型的平均准确率最高。在混合特征分类模型中,基于DC-AC-RT组合图像的XGBoost模型准确率最高为97.6%。对比相同条件下的TPD解调图像分类结果,SPT解调图像的总体分类准确率与TPD解调图像相当,准确率最高均为97.6%,且只需任意两幅相位图像,与TPD相比图像采集时间可节约1/3。研究表明,SIRI结合SPT和机器学习算法可实现黄桃隐性损伤检测,保持较高准确率的同时还减少了检测时间,有效提高了SIRI技术的检测效率,研究结果可为果蔬表面隐性损伤实时检测提供参考。 展开更多
关键词 隐性损伤检测 结构光反射成像 螺旋相位解调 特征提取 机器学习
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基于光谱反射率的低照度图像增强方法研究 被引量：6
2
作者 麻祥才 曹前 +2 位作者 白春燕 王晓红 张大伟 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期610-616,共7页
低照度图像增强技术是机器视觉研究热点之一,Retinex理论模型假设图像是反射分量与光照分量乘积,通过去除或校正光照分量并结合物体的反射特性来恢复图像,被广泛应用在传统算法和深度学习增强模型中。光谱反射率是颜色的指纹,多光谱图... 低照度图像增强技术是机器视觉研究热点之一,Retinex理论模型假设图像是反射分量与光照分量乘积,通过去除或校正光照分量并结合物体的反射特性来恢复图像,被广泛应用在传统算法和深度学习增强模型中。光谱反射率是颜色的指纹,多光谱图像比普通图像的信息量更为丰富。色度学理论和Retinex理论都认为图像的颜色特性取决于反射系数,但光谱反射率是基于仪器测量获得真实的数据,而图像反射分量是基于图像分解假设的数据,目前文献没有从光谱角度对低照度图像增强进行研究。受Retinex理论启发结合深度学习非线性拟合能力,用颜色的光谱反射率代替RetinexNet网络中的图像反射分量,用CIE标准光源的光谱功率分布代替网络中的图像照明分量,提出了一种基于光谱反射率的低照度图像增强方法。首先对图像数据库中正常光照图像进行光谱重建,构建低照度图像与正常光照的多光谱图像数据集。然后训练将低照度图像转换成多光谱图像的深度学习网络模型。任意低照度图像通过网络模型得到多光谱图像,多光谱图像根据色度学理论得到CIEXYZ三刺激值,再通过标准颜色空间转换到RGB颜色空间中显示。该方法在公开LOL数据集上进行训练与测试,结果表明在图像噪声抑制和颜色恢复方面都优于常用方法,证明该方法对低照度图像增强的优越性和有效性。 展开更多
关键词 光谱反射率 低照度图像增强 RETINEX理论 深度学习
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AAR-Net:用于声学异质介质光声图像重建的深度神经网络
3
作者 孙美晨 孙正 候英飒 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期278-289,共12页
在光声成像中,由于组织的吸收和扩散等引起的超声波衰减、由声速变化引起的相位偏差以及与声衰减相关的信号波形展宽都会降低图像的空间分辨率,针对该问题,提出一种基于深度学习的声学特性非均匀组织图像重建方法。通过将深度梯度下降(d... 在光声成像中,由于组织的吸收和扩散等引起的超声波衰减、由声速变化引起的相位偏差以及与声衰减相关的信号波形展宽都会降低图像的空间分辨率,针对该问题,提出一种基于深度学习的声学特性非均匀组织图像重建方法。通过将深度梯度下降(deep gradient descent,DGD)网络与U-Net相结合构建声伪影去除网络(acoustic artifacts removal network,AAR-Net)。DGD模块利用梯度信息减少非均匀声学特性对重建图像质量的影响,实现信号域到图像域的转换。U-Net模块实现对DGD模块输出的低质量图像的优化,实现图像域到图像域的转换。仿真、仿体和在体试验结果表明,与传统的非学习图像重建方法和最新的基于图像后处理的深度学习方法相比,采用该方法重建的图像结构相似度和峰值信噪比分别可提高约20%和10%。AAR-Net无需任何有关成像对象声学特性的先验知识,即可重建高质量图像。 展开更多
关键词 图像重建 图像增强 光声光谱成像 声学特性 反射 深度学习 深度神经网络 梯度方法
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元宇宙学习空间的未来教育图景及伦理隐忧
4
作者 陈泽雄 王宝玺 郑伊贝 《成人教育》 北大核心 2024年第9期1-9,共9页
元宇宙是互联网的终极形态,也是数字化转型的终极指向。学习空间是学习行为发生和完成的重要外部支持条件。从人类历史上看,学习空间先后经历了前现代社会自然的生活空间到服务于专门教育活动的学校空间的转变,以及工业社会以来封闭的... 元宇宙是互联网的终极形态,也是数字化转型的终极指向。学习空间是学习行为发生和完成的重要外部支持条件。从人类历史上看,学习空间先后经历了前现代社会自然的生活空间到服务于专门教育活动的学校空间的转变,以及工业社会以来封闭的标准化空间到开放的网络空间的转变。当下,元宇宙技术的突破正在颠覆人们对学习空间的传统认知。元宇宙学习空间以高度的空间沉浸感、深度的虚实融合、多元主体间的强交互等特征,从根本上区别于学习空间的诸历史形态。它构建出一个以学习者主动学习为旨趣的开放学习空间,既关注学习者未来心智结构的形成,也关注达成学习者未来心智结构的具体方式。与此同时,元宇宙学习空间作为未来学习空间的新面向,因其技术、理论构想的不成熟性和社会建构的不完善性而面临虚拟与现实之间的道德风险、自我与世界之间的价值冲突以及元宇宙学习空间的技术逻辑所造成的自我关系困境等伦理问题。 展开更多
关键词 教育元宇宙 学习空间 虚拟现实 教育图景 伦理反思
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基于平面镜反射成像学习的海洋捕食者算法及特征选择 被引量：1
5
作者 徐明 龙文 羊洋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期394-398,444,共6页
针对基本海洋捕食者算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的海洋捕食者算法。一方面,该算法在迭代前期引入当前全局最优个体引导群体中其他个体进行搜索的策略,从而加快算法的收敛速度... 针对基本海洋捕食者算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的海洋捕食者算法。一方面,该算法在迭代前期引入当前全局最优个体引导群体中其他个体进行搜索的策略,从而加快算法的收敛速度;另一方面,在迭代后期引入平面镜反射成像学习策略,从而帮助群体逃离局部最优和提高求解精度。将改进算法应用于12个基准测试函数的寻优,结果表明,该算法比在求解精度和收敛速度方面均获得了显著提高。再将改进算法应用于求解21个特征选择问题,结果表明,该算法能有效去除冗余特征,提高数据分类的准确度。通过以上对比实验,显示出该改进算法的性能具有较强竞争力。 展开更多
关键词 海洋捕食者算法 平面镜反射成像学习 函数优化 特征选择
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基于可见光图像和机器学习的金具温升识别方法 被引量：7
6
作者 杜文娇 叶齐政 +1 位作者 袁哲 李辰盟 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期221-229,共9页
基于光辐射的测温技术一般工作在热辐射较强的红外波段,基于光反射的测温技术虽然可以工作在可见光波段,但目前使用条件只限于暗环境下正入射单波长的光源,而电力设备工作在日光下难以使用该技术。文中通过数字图像处理技术和机器学习方... 基于光辐射的测温技术一般工作在热辐射较强的红外波段,基于光反射的测温技术虽然可以工作在可见光波段,但目前使用条件只限于暗环境下正入射单波长的光源,而电力设备工作在日光下难以使用该技术。文中通过数字图像处理技术和机器学习方法,将热调制光反射技术扩展到不需要正入射和固定光源的情况,利用日光实现常温电力金具表面温升识别。在日光下利用3种手机拍照建立了110 kV输电线路一种金具不同日光环境(每个温度下日光照度有3种)的图像库4 500幅,3种不同金具(每个温度下日光照度一种)的图像库每种金具1 500幅,提取每张照片的三基色灰度频率分布(RGB-GLH)为特征量,分别通过支持向量机、决策树法、梯度提升法和K近邻法4种机器学习方法,建立了表面温度的识别模型。交叉验证结果表明K近邻法最优,平均绝对误差适合识别一般金具故障的温升。文中还从材料电磁特性出发,根据电磁波反射规律探讨了日光下热调制光反射温升识别技术的原理,以及利用机器学习方法处理大数据矩阵的依据。 展开更多
关键词 热调制反射光温度测量 温升、状态识别 可见光图像 机器学习方法
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基于模板匹配和深度学习的反光弧面缺陷检测 被引量：3
7
作者 高鑫 刘银华 许玉蕊 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第10期135-137,141,共4页
针对反光弧面表面具有很强的镜面反射特性,在对此类工件表面检测时非常困难这一难题,提出了基于模板匹配和深度学习的检测方法。在平滑漫射光照条件下,通过不同角度获得带有条带纹理特征,然后经过图像处理获得其轮廓,与标准的特征轮廓... 针对反光弧面表面具有很强的镜面反射特性,在对此类工件表面检测时非常困难这一难题,提出了基于模板匹配和深度学习的检测方法。在平滑漫射光照条件下,通过不同角度获得带有条带纹理特征,然后经过图像处理获得其轮廓,与标准的特征轮廓模板进行匹配识别。还可以将获得的图片制成数据集,训练一个深度学习模型来对获得图片进行缺陷识别。实验结果表明:基于模板匹配和深度学习的检测方法均能有效对缺陷进行识别。 展开更多
关键词 凹陷 图像处理 特征匹配 反光弧面 视觉检测 深度学习
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