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题名基于加权中值各向扩散模型的焊接缺陷实时检测算法
被引量：2
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作者
占俊
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机构
景德镇学院计算机工程系
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2015年第9期86-90,共5页
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基金
江西省自然科学基金项目(2011GZW0049)
江西省教育厅项目(GJJ12632)
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文摘
针对当前焊接缺陷识别算法难以检测出低对比度噪声焊接缺陷,以及难以满足实时检测需求等不足,文章提出了加权中值各向扩散模型耦合感兴趣区域的放射图像焊接缺陷实时检测技术。基于感兴趣区域原理,确定出焊接缺陷位置,降低复杂度,并可显著提高检测精度;引入中值滤波,建立焊接缺陷区域图像梯度计算模型;再设置门槛系数K,嵌入非线性S函数,设计新的边缘停止规则;并融合锐化算子,设计了加权中值各向扩散模型,完成焊接缺陷检测。文中设计的加权中值各向扩散模型能够根据局部梯度幅值,自适应地完成增强、锐化焊接缺陷以及平滑放射图像背景。仿真结果显示:与当前焊接缺陷检测技术相比,该方法能够更好地增强焊接缺陷细节,可有效区分图像背景与焊接缺陷特征;且拥有更高的缺陷检测精度与效率。
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关键词
加权中值各向扩散
感兴趣区域
非线性S函数
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Keywords
weight median anisotropic diffusion model
region of interest
non-linear S function
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分类号
TH164
[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3D局部特征耦合回归森林的图像动作识别算法
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作者
占俊
谢全卿
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机构
景德镇学院计算机工程系
南京航空航天大学电子信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第7期1990-1995,2007,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(60872065)
江苏省自然科学基金项目(BK20160217)
江西省教育厅科学技术研究基金项目(GJJ16276)
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文摘
为提高人体动作的识别与理解能力,设计3D局部特征耦合回归森林学习的动作识别方案。利用Gaussian滤波器从深度图像中提取人体轮廓的空间点,将获得的轮廓点映射到3D直方图中,形成3D局部特征;根据3D局部特征,利用关节点与边缘形成人体的图形模型,获取其结构约束Φ(x_i)和空间约束Φ(x_(ij));引入回归森林(regression forests,RF)定义Φ(x_i)、Φ(x_(ij))的回归系数,利用Gaussian密度函数计算Φ(xi)、Φ(x_(ij))的相互分布关系,对其进行分类学习,完成人体动作识别与理解。实验结果表明,与当前方法相比,所提方法具有更高的动作识别准确率,可有效学习人体结构和定位关节。
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关键词
图像动作识别
3D局部特征
图形模型
回归森林
特征直方图
Gaussian密度函数
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Keywords
image motion recognition
3D local feature
graphical model
regression forest
feature histogram
Gaussian density function
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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