基于RISC⁃V的五级流水线浮点SoC设计

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作者 刘兴通 汤永华 +3 位作者 张志鹏 王腾川 荣弘扬 周程堉 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期57-62,共6页

RISC-V是一种开源指令集架构,其高度可定制化的特性在嵌入式系统领域展现出较强的应用潜力与优势。针对目前嵌入式处理器在视频解码和音频处理等方面对浮点数运算的需求,设计一种包含浮点处理单元(FPU)的片上系统(SoC)。SoC中的CPU是基... RISC-V是一种开源指令集架构,其高度可定制化的特性在嵌入式系统领域展现出较强的应用潜力与优势。针对目前嵌入式处理器在视频解码和音频处理等方面对浮点数运算的需求,设计一种包含浮点处理单元(FPU)的片上系统(SoC)。SoC中的CPU是基于RISC-V指令集设计的五级流水线结构,其中包括RV32I基本指令集、M和F扩展指令集,以AXI4-Lite为片内总线并挂载UART、SPI、TIMER等基本外设。在FPGA上对SoC功能进行软硬件协同仿真测试,测试结果显示,CPU CoreMark跑分结果为3.31 CoreMark/MHz,并能完整运行外设程序,实现了完整的SoC功能设计。 展开更多

关键词 RISC-V 浮点处理单元 片上系统 五级流水线 FPGA AXI4-Lite

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基于双通道分层协同的CEH-YOLOv8鱼体病害检测方法

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作者 荣弘扬 汤永华 +3 位作者 林森 张志鹏 王腾川 刘兴通 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第2期83-93,共11页

针对在鱼体病害检测中病害形状不规则、纹理不清晰以及病斑分散导致难以定位真实病害区域的问题,提出一种基于双通道分层协同的CEH-YOLOv8鱼体病害检测方法。首先,提出一种双通道特征提取网络,增强模型对不规则以及不清晰纹理病斑的提... 针对在鱼体病害检测中病害形状不规则、纹理不清晰以及病斑分散导致难以定位真实病害区域的问题,提出一种基于双通道分层协同的CEH-YOLOv8鱼体病害检测方法。首先,提出一种双通道特征提取网络,增强模型对不规则以及不清晰纹理病斑的提取能力。然后,提出一种高效通道空间注意力机制(ECSA),提升模型对分布式目标的识别能力。同时为强化改进后的主干网络,提出一种分层协同的特征金字塔网络(HBFPN),对主干网络提取出的信息进行分层次特征融合,增强模型的特征表达能力。试验结果显示,CEH-YOLOv8网络对鱼体病害的识别精确率、召回率和mAP分别达到83.2%、72.5%和76.2%,相比于SOTA方法 YOLOv10提升了6.9、11.6和11.9百分点,相比原模型提高4.3、6.9和6百分点,单帧图像推理时间为9.1 ms。以上结果表明,改进后的YOLOv8网络可以精准筛选出带病鱼体,可用于提早发现渔业病害以减少经济损失。 展开更多

关键词 鱼体病害检测 YOLOv8 特征提取网络 注意力机制 特征金字塔

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基于深度学习的鱼类识别相关技术研究现状及展望 被引量：6

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作者 汤永华 张志鹏 +2 位作者 林森 刘兴通 张志佳 《海洋渔业》 CSCD 北大核心 2024年第2期246-256,共11页

为促进渔业生产智能化、现代化发展,综述了基于深度学习的鱼类识别相关技术。首先,从数据集构建、数据预处理、神经网络模型设计以及模型训练等4个方面阐述了基于深度学习的鱼类识别工作流程。然后,从图像分类、目标检测、图像分割3个... 为促进渔业生产智能化、现代化发展,综述了基于深度学习的鱼类识别相关技术。首先,从数据集构建、数据预处理、神经网络模型设计以及模型训练等4个方面阐述了基于深度学习的鱼类识别工作流程。然后,从图像分类、目标检测、图像分割3个角度总结了近几年鱼类识别相关技术的研究进展及应用成果。其中,图像分类主要用于识别个体鱼的色泽与种类,目标检测侧重于估计鱼群的数量和体型,而图像分割则在推断鱼类的状态和行为方面发挥着重要作用。同时,分析了不同方法所具备的优势,比较了各方法在数据集中的性能指标。最后,对深度学习在鱼类识别领域的下一步发展方向和研究重点进行了展望。综上,深度学习方法效率普遍较高、泛化能力普遍较强,深度学习技术在鱼类识别中的广泛应用能够为渔业科研人员提供有效的技术支撑。 展开更多

关键词 鱼类识别 深度学习 卷积神经网络 目标检测 图像分割 研究进展

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基于多标签补偿的改进YOLOv8鱼体病害检测方法 被引量：2

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作者 汤永华 张志鹏 +3 位作者 林森 刘兴通 荣弘扬 王腾川 《农业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第23期227-234,共8页

为解决智能渔业养殖中鱼体病害因特征不明显,目标较小导致病鱼清理效率低的问题,该研究提出一种改进YOLOv8鱼体病害检测模型MS-YOLOv8。首先,采用空间到深度(SPD,space-to-depth)卷积替换YOLOv8网络模型中的跨行卷积,优化下采样,增加图... 为解决智能渔业养殖中鱼体病害因特征不明显,目标较小导致病鱼清理效率低的问题,该研究提出一种改进YOLOv8鱼体病害检测模型MS-YOLOv8。首先,采用空间到深度(SPD,space-to-depth)卷积替换YOLOv8网络模型中的跨行卷积,优化下采样,增加图像信息利用率;同时,提出一种多标签边界框损失函数MLIoU(multi-label IoU),在正负样本匹配时保留能够覆盖多个病害区域的边界框,补偿模型在最优化IoU损失时,模型分类能力下降的问题,进而减少小目标病害的漏检率。试验结果表明,YOLOv8使用MLIoU时,在简单、一般、复杂3种难度鱼体病害的检测中,检出率比使用最新方法Inner-SIoU提高11.13、3.76、12.38个百分点,相比原模型提高6.27、0.66、3.01个百分点。MS-YOLOv8均值平均精度相比YOLOv5n、YOLOv7、YOLOv8n分别高出12.05、10.18、11.15个百分点,总检出率95.36%,每秒检测图像132帧,综合性能表现出明显优势。在实际检测中,MS-YOLOv8可以抑制相似于鱼体病害的背景干扰,且能够针对草鱼、鲢鱼等多种鱼类进行伤病检测,表现出优异的泛化能力和鲁棒性。研究结果可为渔业中病鱼清理工作提供有效技术支持。 展开更多

关键词 鱼体 病害 深度学习 YOLOv8 多标签损失 空间到深度卷积

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基于局部二值差异激励模式的木材缺陷分类 被引量：9

5

作者 李绍丽 苑玮琦 +1 位作者 杨俊友 李德健 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期68-77,共10页

针对木板表面裂缝和矿物线的区分问题,提出一种基于局部二值差异激励模式(LB_DEP)的方法。首先经预处理分割潜在缺陷区域,然后通过几何参数筛选呈线状的裂缝和矿物线。接着基于LBP与韦伯定律,建立反映图像纹理结构位置与差异激励关联关... 针对木板表面裂缝和矿物线的区分问题,提出一种基于局部二值差异激励模式(LB_DEP)的方法。首先经预处理分割潜在缺陷区域,然后通过几何参数筛选呈线状的裂缝和矿物线。接着基于LBP与韦伯定律,建立反映图像纹理结构位置与差异激励关联关系的LB_DEP直方图。最后提取LBP和LB_DEP直方图特征,并融合特征数据,形成的特征向量作为SVM分类器的输入用于缺陷分类。提出的两种特征提取方法分别为'H-chi-square'法和'H-PCA'法,均在自建的数据集上进行了评估。结果显示,在两种特征提取方法下,本文算法分别获得了93.7%和95.8%的Recall,及95.0%和96.5%的Precision。与相似研究相比,Recall和Precision分别至少提高了3%和5%,且算法耗时均为毫秒级别,表现出方法的优势和有效性。 展开更多

关键词 木材缺陷 裂缝 特征提取 局部二值差异激励模式 SVM

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基于纹理主、旁瓣特征的雪糕棒裂缝缺陷检测 被引量：14

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作者 苑玮琦 李绍丽 李德健 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2779-2787,共9页

裂缝是雪糕棒表面一种严重缺陷,对雪糕棒的加工和使用影响极大,然而部分又细又浅的裂缝与雪糕棒表面的木纤维纹络具有诸多相似之处,使得当前检测算法提取效果不佳。针对该问题,在对裂缝纹理及木纤维纹络的特征进行详细分析的基础之上,... 裂缝是雪糕棒表面一种严重缺陷,对雪糕棒的加工和使用影响极大,然而部分又细又浅的裂缝与雪糕棒表面的木纤维纹络具有诸多相似之处,使得当前检测算法提取效果不佳。针对该问题,在对裂缝纹理及木纤维纹络的特征进行详细分析的基础之上,提出了一种基于纹理主瓣和旁瓣灰度特征相结合的检测方案。首先建立纹理主瓣和旁瓣灰度特征提取基本模型;然后提取雪糕棒表面头部全部纹理的边缘;接着,根据建立的模型提取上一步骤所得各边缘相应纹理的主瓣和旁瓣灰度特征量,并根据主瓣特征量的数值大小初步锁定其中属于裂缝纹理的候选边缘(其中包括全部的裂缝边缘和部分木纤维纹络边缘);最后,通过旁瓣特征量与预设阈值的数值关系识别出上一步骤候选边缘中的裂缝纹理边缘,从而实现裂缝缺陷的检测。在自建图库SUT-I3上进行了测试,结果显示所提方法在裂缝缺陷漏检率为0的前提下,其误检率低至6.07%,相对于其他雪糕棒或木材表面裂缝检测方法其误检率最少降低了9.29%,表明了所提方法的高效性,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 纹理主瓣 纹理旁瓣 灰度特征 雪糕棒 裂缝

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板式换热器波纹板深度在线检测方法研究 被引量：9

7

作者 李飞 张平 苑玮琦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期115-125,共11页

目前板式换热器波纹板深度的检测方式主要是人工检测,该检测方式的检测结果难以保障,相对于传统的接触式探针测量,研究设计了一套基于激光位移传感器的非接触式测量方式,根据不同的波纹板结构,设计出最佳的采集路径,采用自适应迭代中值... 目前板式换热器波纹板深度的检测方式主要是人工检测,该检测方式的检测结果难以保障,相对于传统的接触式探针测量,研究设计了一套基于激光位移传感器的非接触式测量方式,根据不同的波纹板结构,设计出最佳的采集路径,采用自适应迭代中值滤波算法对采集数据进行降噪处理,降噪后的数据转换为可视化图像区域以及灰度图像,可直观高效地提取检测区域,用最小二乘法拟合波纹板垫片槽区域,利用统计学中的矩计算波纹深度参数,判断波纹板质量。软件上采用多线程设计,解决了采集数据与处理数据相互干扰的问题,提高了检测速度。经过大量现场测试表明,单点算法检测平均时间为40.932 6 s,宽波纹板片检测值与设计值比较,检测准确率达到99.3%,窄波纹板片检测准确率达到94.5%,该设计为板式换热器波纹板深度检测提供了一种自动方式,在检测速度和检测结果上优于人工检测,能够快速有效地检测出波纹板深度值,具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 板式换热器波纹板 波纹深度 激光位移传感器 非接触式测量 矩 多线程

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基于纹理脊线特征融合的木材表面裂缝检测 被引量：12

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作者 苑玮琦 李绍丽 李德健 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期436-444,共9页

裂缝是木材表面一种严重缺陷,对木材的加工和使用影响极大,然而,由于裂缝与木材表面的矿物线具有诸多相似之处,因此如何准确地将裂缝纹理识别出来是一个亟待解决的问题。提出了一种基于纹理脊线特征融合的检测方法,首先建立纹理脊线灰... 裂缝是木材表面一种严重缺陷,对木材的加工和使用影响极大,然而,由于裂缝与木材表面的矿物线具有诸多相似之处,因此如何准确地将裂缝纹理识别出来是一个亟待解决的问题。提出了一种基于纹理脊线特征融合的检测方法,首先建立纹理脊线灰度和形态特征提取基本模型;然后分割出木材表面全部纹理区域,并根据模糊规则提取出条状纹理,包括裂缝和矿物线;最后根据建立的模型提取条状纹理的两种脊线特征,并进行特征信息融合得到复合判别因子,最终通过融合结果与预设阈值的数值关系识别裂缝纹理。在自建图库上进行了测试,结果显示所用方法对裂缝缺陷识别的等误率仅为4.64%,相对于其他经典特征提取和纹理识别方法其等误率最少降低了10.06%,表明了本方法的高效性,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 纹理脊线特征 特征融合 木材裂缝检测 模糊规则

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FPC走线凸起缺陷检测方法研究 被引量：7

9

作者 苑玮琦 李德健 李绍丽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期170-180,共11页

针对板材柔性变形和背景平台光斑噪声对柔性印刷电路板走线上凸起缺陷检测产生不良影响的问题提出了检测方案。首先定义曲线形状因子从预处理所得的走线边缘中提取候选凸起区域;接着计算所得候选区域最大能量弧与基于点分布模型所得凸... 针对板材柔性变形和背景平台光斑噪声对柔性印刷电路板走线上凸起缺陷检测产生不良影响的问题提出了检测方案。首先定义曲线形状因子从预处理所得的走线边缘中提取候选凸起区域;接着计算所得候选区域最大能量弧与基于点分布模型所得凸起轮廓的平均形状间的匹配分数;同时计算候选区域最大能量区域灰度曲面与基于柱状体配准模型所得的凸起区域平均曲面间的匹配分数;最后,将两匹配分数融合形成复合判别因子,并根据其与预先设定阈值的数值关系甄别凸起缺陷。在自建图库上的测试结果表明,方法漏检率为0时误检率仅为1.9%,相对于其他方法至少降低了3.4%,表明了方法在抗柔性形变方面的优势;算法等误率仅为4.2%,相比于其他方法至少下降了42.0%,表明了对板材背景噪声的较强的鲁棒性,显示了本文方法的优越性。 展开更多

关键词 FPC走线 凸起 曲线形状因子 柱状体配准模型 点分布模型

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基于骨架的柔性变形FPC断路检测 被引量：5

10

作者 苑玮琦 李德健 李绍丽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期996-1004,共9页

为了解决柔性印刷电路(FPC)翘曲变形容易导致图像出现柔性形变现象造成当前的FPC断路检测方法性能降低的问题,在建立柔性形变模型、分析形变机理的基础上,提出了一种基于骨架处理策略的检测方案。首先提取预处理后FPC图像的线路骨架,然... 为了解决柔性印刷电路(FPC)翘曲变形容易导致图像出现柔性形变现象造成当前的FPC断路检测方法性能降低的问题,在建立柔性形变模型、分析形变机理的基础上,提出了一种基于骨架处理策略的检测方案。首先提取预处理后FPC图像的线路骨架,然后将其输入到建立的动态模板尺度空间(DTSS)模型中,以去除骨架的分支噪声、得到‘纯净’骨架;接着,提取上一步骤处理所得骨架的全部端点,并通过形态学操作和局部模板匹配定位线路异形结构区域,剔除该端点集合中处于异形结构区域内的噪声端点,从而得到断路端点集合,再根据集合中成员与图像位置的对应关系识别断路缺陷。在基于实际环境建立的SUT-F1图库上进行了算法效果验证,并与其他经典方法进行了对比分析。结果表明,本文方法具备良好的抗形变性能,检测正确率(CDR)高达99.30%,误检率(FDR)低至2.25%,表明了方法的有效性;相比于其他方法,CDR至少提高了5.03%,FDR最少降低了8.22%,显示了方法的优势,且具有一定的实际应用价值。 展开更多

关键词 骨架 柔性形变 柔性印刷电路 断路 动态模板尺度空间

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基于局部马尔科夫模式的FPC薄浆缺陷检测 被引量：4

11

作者 苑玮琦 李德健 李绍丽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期207-214,共8页

薄浆是柔性印刷电路板（FPC）导电涂层的一种缺陷,为避免其对电路性能产生不良影响而造成经济损失,检测薄浆位置从而进行修补或直接剔除板材均是合理的处理方式。FPC线路结构复杂,同时由于其线路涂层结构特性和采集环境因素影响,所获得... 薄浆是柔性印刷电路板（FPC）导电涂层的一种缺陷,为避免其对电路性能产生不良影响而造成经济损失,检测薄浆位置从而进行修补或直接剔除板材均是合理的处理方式。FPC线路结构复杂,同时由于其线路涂层结构特性和采集环境因素影响,所获得的图像容易出现＂斑点＂噪声、光照不均匀等现象,这些因素导致了当前算法检测性能降低。针对该问题,提出了一种基于局部马尔科夫模式（LMP）的检测方案。首先给出LMP算法的基本模型,然后将预处理后FPC图像划分成大小均匀的区块,以降低光照影响;接着,提取各区块内部线路区域的直方图特征并以此为依据选取种子点,同时为各种子点赋予其作为缺陷的初始概率,进而计算其LMP值,并通过LMP的数值大小识别其中的薄浆缺陷像素。在自建图库SUT-F2上进行了测试,结果显示方法对薄浆缺陷检测的等误率仅为4.06%,相对于其他典型纹理特征提取和薄浆检测方法其等误率至少降低了5.14%,表明了方法的高效性,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 局部马尔科夫模式 区块 种子点 柔性印刷电路板 薄浆

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圆柱型覆膜锂电池圆周面凹坑检测方法研究 被引量：14

12

作者 苑玮琦 郭绍陶 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期146-156,共11页

圆周面凹坑是圆柱型覆膜锂电池缺陷检测的重要指标之一。圆周面凹坑检测存在如下两个干扰因素,图像沿着周向和轴向亮度不均匀和圆周面存在油污。针对上述干扰,提出了一种基于机器视觉的解决方案。首先,沿着圆周面轴向提取灰度分布曲线;... 圆周面凹坑是圆柱型覆膜锂电池缺陷检测的重要指标之一。圆周面凹坑检测存在如下两个干扰因素,图像沿着周向和轴向亮度不均匀和圆周面存在油污。针对上述干扰,提出了一种基于机器视觉的解决方案。首先,沿着圆周面轴向提取灰度分布曲线;然后,采用自定义的对光照分布和油污不敏感的灰度差分模型计算灰度分布曲线上的突变,并根据圆周面反光特点选择了突变点的提取阈值,从而实现凹坑的检测。在自建图库SUT-BY上进行了测试,结果显示所提方法对凹坑检测的拒真率和认假率均为0%。实际测试结果表明亮度不均匀没有对凹坑提取产生影响,也没有因油污而产生误检。 展开更多

关键词 灰度差分模型 灰度分布曲线 圆柱型覆膜锂电池 反光特点 凹坑

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锦纶丝染色等级评测系统的研制

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作者 苑玮琦 裴成龙 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2018年第4期68-71,75,共5页

针对纺织业采用人眼判定锦纶丝色差存在误检率高的问题,研制了基于DM6437的锦纶丝染色等级评测系统。整个系统采用球积分光源照射锦纶丝袜套,COMS图像传感器进行图像采集,采集的图像经过模数转换后传输至DM6437核心处理器,DM6437进行图... 针对纺织业采用人眼判定锦纶丝色差存在误检率高的问题,研制了基于DM6437的锦纶丝染色等级评测系统。整个系统采用球积分光源照射锦纶丝袜套,COMS图像传感器进行图像采集,采集的图像经过模数转换后传输至DM6437核心处理器,DM6437进行图像处理并计算出其灰度值,通过与标准样品进行比较计算出两者的灰度值,最终依据标准灰度比色卡得出该段锦纶丝染色等级评价。实验表明,该系统能准确检测出不合格的染色锦纶丝袜段,同时具有抗外界干扰强、操作简单、系统集成化高等优点,适用于纺织行业进行锦纶丝染色等级分级。 展开更多

关键词 锦纶丝染色色差 DM6437 球积分光源 COMS图像传感器 机器视觉检测

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圆柱锂电池端面凹坑缺陷检测方法研究 被引量：9

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作者 郭绍陶 苑玮琦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期230-239,共10页

端面凹坑是圆柱锂电池缺陷检测的重要指标之一。因为明暗对比度小的浅凹坑极易受金属表面上随机出现的亮点暗斑等强噪声的干扰,造成浅凹坑自动检测十分困难。为此,提出了一种解决方案:首先针对在单一光源角度下难以获取清晰的浅凹坑图... 端面凹坑是圆柱锂电池缺陷检测的重要指标之一。因为明暗对比度小的浅凹坑极易受金属表面上随机出现的亮点暗斑等强噪声的干扰,造成浅凹坑自动检测十分困难。为此,提出了一种解决方案:首先针对在单一光源角度下难以获取清晰的浅凹坑图像问题,采集6张凹坑在不同光源角度下的图像;其次采用时域平均和剔除异常值方法对6张图像进行融合得到基准面图像,并采用基于滑动窗口和奈奎斯特采样定理的空间滤波方法,减弱了信息强度较强的干扰噪声,再根据误差分析理论,提取灰度分布曲线的平均偏差;然后根据凹坑在灰度分布曲线中的形态,提取凹凸曲线段峰谷差和宽度比;最后采用BP神经网络方法建立检测模型来实现凹坑检测。对现场采集到的样本进行了测试,算法的正确检测率为100%。 展开更多

关键词 基准面图像 凹凸曲线段 BP神经网络 圆柱锂电池 凹坑

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基于双高斯纹理滤波模板和极值点韦伯对比度的圆柱锂电池凹坑缺陷检测 被引量：8

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作者 郭绍陶 苑玮琦 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期637-642,共6页

本文针对圆柱锂电池表面图像具有亮度不均匀、金属表面反射不均、氧化锈斑和高亮噪声点等问题,提出一种基于机器视觉的解决方案.采用定义的双高斯纹理滤波模板与图像进行卷积,提取图像每列的灰度分布曲线,采用定义的极值点韦伯对比度选... 本文针对圆柱锂电池表面图像具有亮度不均匀、金属表面反射不均、氧化锈斑和高亮噪声点等问题,提出一种基于机器视觉的解决方案.采用定义的双高斯纹理滤波模板与图像进行卷积,提取图像每列的灰度分布曲线,采用定义的极值点韦伯对比度选择曲线上突变点的阈值,根据先验知识筛选出凹坑候选区域,利用区域特征和灰度特征排除非凹坑纹理.测试结果表明,所提方法的拒真率(false rejection rate)和认假率(false accept rate)分别为5.49%和5.38%,亮度不均匀和金属表面反射不均没有对凹坑检测产生影响. 展开更多

关键词 双高斯纹理滤波模板 极值点韦伯对比度 圆柱锂电池 凹坑 灰度分布曲线 机器视觉

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