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面向高光子通量环境的目标深度估计方法
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作者 杨佳熙 于乐天 +7 位作者 包骐瑞 毕胜 麻晓斗 杨晟琦 姜雨彤 方建儒 魏小鹏 杨鑫 《图学学报》 北大核心 2025年第4期756-762,共7页
单光子雪崩二极管(SPAD)的高时间分辨率特性及高精度特性为其开辟了广泛的应用空间,尤其是在对算法性能要求日益增长的计算机视觉、计算成像等领域。SPAD能对各种常见目标进行精确度较高的深度估计,但SPAD每次探测到光子后会进入一段无... 单光子雪崩二极管(SPAD)的高时间分辨率特性及高精度特性为其开辟了广泛的应用空间,尤其是在对算法性能要求日益增长的计算机视觉、计算成像等领域。SPAD能对各种常见目标进行精确度较高的深度估计,但SPAD每次探测到光子后会进入一段无法探测的猝灭期。这导致在环境中光子数量较多时,同一脉冲周期内更早到达SPAD的光子有更大概率被采集,使得最终形成的光子数量统计曲线明显向时间轴短的方向偏移,且偏移程度随着光子通量(即单位时间内探测光子数量)的增加而扩大。该现象被称为堆积效应(Pileup effect),其降低了深度估计算法的准确性。对于这一问题,搭建了用于采集SPAD光子数据的单光子探测系统,并在几种不同光子通量下采集了一个针对SPAD深度估计任务中堆积效应进行研究的目标深度数据集。在此基础上,设计了一个将光子通量作为全局特征进行学习的深度估计网络,其融合了SPAD探测结果中的局部空间特征和全局光子通量特征,在几种存在堆积效应的光子通量下均取得了较高的深度估计性能。 展开更多
关键词 单光子雪崩二极管 光子通量 堆积效应 深度估计 自注意力机制
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基于Refine-ACTDD的铸件外观微小缺陷检测方法 被引量:11
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作者 丛明 卢长奇 +2 位作者 刘冬 肖庆阳 李荣东 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期2815-2824,共10页
针对复杂铸件外观缺陷体积小、背景复杂干扰大,较难实现高精度缺陷检测的问题,提出一种基于深度学习的铸件外观缺陷检测模型(Refine-ACTDD)。该模型基于RefineDet算法,采用密排的锚点设计方法提高微小缺陷的正检率,并引入注意力机制减... 针对复杂铸件外观缺陷体积小、背景复杂干扰大,较难实现高精度缺陷检测的问题,提出一种基于深度学习的铸件外观缺陷检测模型(Refine-ACTDD)。该模型基于RefineDet算法,采用密排的锚点设计方法提高微小缺陷的正检率,并引入注意力机制减少复杂背景对检测的干扰。同时,提出一种将深度学习与轮廓发现相结合的方法实现对小样本缺陷的端到端检测。经过数据采集,制作包含7816张铸件外观缺陷图片的大型数据集ALU-DEF。最后,采用对比训练方法在数据集上进行训练和测试。实验结果表明,该算法能够达到95.44%的平均正检率,相比于Faster-RCNN和YOLOv3算法具有更高的平均精确率(MAP)和正检率。 展开更多
关键词 深度学习 缺陷检测 铝合金压铸件 微小缺陷
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基于机器视觉的多螺孔检测系统 被引量:3
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作者 肖庆阳 方建儒 +2 位作者 张效民 刘冬 丛明 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第1期126-127,共2页
提出了一种基于机器视觉的内螺纹检测算法,并在此基础上设计了一套多螺纹孔检测系统。首先从CCD获取的图像中提取出ROI(region of interest)区域,然后利用中值滤波去除图像表面噪声,通过形态学开闭运算对所得图像进行处理,最后计算螺纹... 提出了一种基于机器视觉的内螺纹检测算法,并在此基础上设计了一套多螺纹孔检测系统。首先从CCD获取的图像中提取出ROI(region of interest)区域,然后利用中值滤波去除图像表面噪声,通过形态学开闭运算对所得图像进行处理,最后计算螺纹图像沿螺孔母线方向的灰度曲线极值得到螺纹牙数,进而对于螺孔合格与否进行判断。实验结果表明,基于该算法的多螺孔检测系统能够有效地提高螺孔的检测速度,具有良好的检测精度,对外界光照变化具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 螺纹孔检测 形态学 特征识别
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基于数字孪生的全周期智慧车间系统 被引量:16
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作者 肖庆阳 方建儒 +2 位作者 王龙 李金钟 刘冬 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第10期129-132,共4页
为了实现从产线规划到生产监控的全生命周期管理,提高车间的信息化、智能化水平,保证车间的生产效率,降低车间安全事故发生的概率。基于数字孪生技术建立物理产线的数字孪生体,提出“内部驱动仿真—虚拟控制器联调—真实控制器联调”的... 为了实现从产线规划到生产监控的全生命周期管理,提高车间的信息化、智能化水平,保证车间的生产效率,降低车间安全事故发生的概率。基于数字孪生技术建立物理产线的数字孪生体,提出“内部驱动仿真—虚拟控制器联调—真实控制器联调”的联合仿真方式,基于OPC UA协议完成数字孪生体与物理产线的“虚实交互”,以高精度、高实时性、高可信度反映物理产线的运行情况,根据数字孪生体对实际生产过程进行指导和改进。建立了汽车减速器壳体生产车间的智慧车间系统,完成了从孪生体搭建、多步仿真调试、信息交互,现场展示到指导生产的全周期智慧车间系统的设计和验证。 展开更多
关键词 数字孪生 仿真优化 信号交互 OPC UA
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基于标准相关匹配的铸件外观缺陷检测 被引量:1
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作者 肖庆阳 方建儒 +2 位作者 张效民 李金钟 丛明 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第11期72-74,共3页
针对汽车发动机铸造铝合金缸体油槽表面缺陷检测的问题,提出基于标准相关匹配的铸件外观缺陷检测算法。该方法使用标准相关匹配算法从CCD获取的图像中提取出ROI(region of interest)区域,然后利用中值滤波去除图像表面噪声,通过形态学... 针对汽车发动机铸造铝合金缸体油槽表面缺陷检测的问题,提出基于标准相关匹配的铸件外观缺陷检测算法。该方法使用标准相关匹配算法从CCD获取的图像中提取出ROI(region of interest)区域,然后利用中值滤波去除图像表面噪声,通过形态学开闭运算对所得图像进行处理,进一步去除噪声的同时放大缺陷部位在图中的占比,最后使用轮廓提取算法完成对缺陷的识别与定位。实验结果表明,该算法能够有效地提高铸件外观缺陷检测速度,具有良好的检测精度,对外界光照变化以及铸件表面质量的波动具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 铸件外观检测 标准相关匹配 图像轮廓提取
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基于SMOTE-ENN-XGBoost的压铸件质量预测方法研究
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作者 杜宇 武文斌 +2 位作者 田小静 武晓轩 方建儒 《组合机床与自动化加工技术》 2025年第9期180-185,共6页
针对压铸件质量检测中存在的缺陷识别难度大、样本分布不均衡及噪声干扰显著等问题,构建了一种基于SMOTE-ENN与XGBoost集成优化的压铸件质量预测方法。通过联合调控SMOTE中的近邻数与XGBoost的模型深度,建立采样粒度与模型复杂度之间的... 针对压铸件质量检测中存在的缺陷识别难度大、样本分布不均衡及噪声干扰显著等问题,构建了一种基于SMOTE-ENN与XGBoost集成优化的压铸件质量预测方法。通过联合调控SMOTE中的近邻数与XGBoost的模型深度,建立采样粒度与模型复杂度之间的协同搜索空间,实现了对不平衡数据的自适应建模。引入贝叶斯优化算法替代传统网格搜索,在保证预测性能的基础上显著降低了超参数搜索代价,迭代次数减少约40%。在某新能源汽车结构件产线的实测数据集上进行验证,AUC、AP和F1-score分别达到0.8795、0.7931和0.75,较常规采样与分类器组合具有明显优势。进一步通过滑动窗口构造时序样本并引入LSTM模型进行对比,结果表明在当前1 Hz数据粒度下未呈现明显时序性,验证了静态特征建模策略的合理性。该方法适用于工业高噪声环境下的在线质量预测任务,具备良好的泛化能力与部署效率。 展开更多
关键词 机器学习 类别不平衡 采样方法 质量预测 XGBoost
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