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基于同步标记算法的钢轨表面缺陷检测
被引量：
6
1
作者
陈华伟
吴禄慎
袁小翠
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第1期127-131,共5页
针对区域标记算法流程长、中间数据结构多、算法稳定性依赖于阈值化处理等问题,以钢轨图像为研究对象,提出一种像素标记同步搜索算法。展开数据结构和程序流程设计,着重解析像素标记过程中等价关系的识别、记录、拼接、排序和连通区域...
针对区域标记算法流程长、中间数据结构多、算法稳定性依赖于阈值化处理等问题,以钢轨图像为研究对象,提出一种像素标记同步搜索算法。展开数据结构和程序流程设计,着重解析像素标记过程中等价关系的识别、记录、拼接、排序和连通区域识别输出全过程。该算法在面向钢轨表面缺陷检测的轨缝和裂纹定位及参数提取中得到了验证,其在非实时要求的图像处理中具有较高稳定性。
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关键词
缺陷检测
阈值化
连通区域标记
邻域搜索
等价标记
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职称材料
基于图像分辨率处理与卷积神经网络的工件识别分类系统
被引量：
5
2
作者
陈春谋
《系统仿真技术》
2019年第2期99-106,共8页
为了提高复杂条件下不同工件目标的在线识别与分类准确率,以螺帽、螺丝、螺母等工件为样本,设计并开发了一种基于图像低分辨率处理与卷积神经网络的工件识别分类系统。首先,连接工业相机、光源、三轴机械手、PLC,设计以机器视觉为核心...
为了提高复杂条件下不同工件目标的在线识别与分类准确率,以螺帽、螺丝、螺母等工件为样本,设计并开发了一种基于图像低分辨率处理与卷积神经网络的工件识别分类系统。首先,连接工业相机、光源、三轴机械手、PLC,设计以机器视觉为核心的目标分类平台。然后,利用工业相机采集工件图像,通过图像低分辨率处理,得到较低分辨率的全局视野图像;采用阈值分割与连通区域查找算法,分割得到工件二值图像,进行特征矩阵提取,作为分类器数据输入;随后,结合样本数据库,先采用最近邻分类方法,输出粗识别结果,然后基于卷积神经网络实现进一步分类,完成细识别,达到准确定位识别工件的目的,将工件种类与坐标信息传递给运动控制单元,完成工件分类操作。最后基于QT开发平台、Tensorflow学习库与C++语言编程实现系统。设计对比实验,与现有系统和人力对应流程进行实验对标,经验证,本系统具有更好的分拣效率和准确度。
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关键词
工件定位识别
低分辨率处理
机器视觉
卷积神经网络
连通区域查找
最近邻分类
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职称材料
题名
基于同步标记算法的钢轨表面缺陷检测
被引量：
6
1
作者
陈华伟
吴禄慎
袁小翠
机构
南昌大学机电工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第1期127-131,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51365037)
江西省教育厅基金项目(GJJ14128)
文摘
针对区域标记算法流程长、中间数据结构多、算法稳定性依赖于阈值化处理等问题,以钢轨图像为研究对象,提出一种像素标记同步搜索算法。展开数据结构和程序流程设计,着重解析像素标记过程中等价关系的识别、记录、拼接、排序和连通区域识别输出全过程。该算法在面向钢轨表面缺陷检测的轨缝和裂纹定位及参数提取中得到了验证,其在非实时要求的图像处理中具有较高稳定性。
关键词
缺陷检测
阈值化
连通区域标记
邻域搜索
等价标记
Keywords
defect
detection
thresholding
connected
area
labeling
neighborhood
search
equivalent
mark
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于图像分辨率处理与卷积神经网络的工件识别分类系统
被引量：
5
2
作者
陈春谋
机构
陕西财经职业技术学院
出处
《系统仿真技术》
2019年第2期99-106,共8页
文摘
为了提高复杂条件下不同工件目标的在线识别与分类准确率,以螺帽、螺丝、螺母等工件为样本,设计并开发了一种基于图像低分辨率处理与卷积神经网络的工件识别分类系统。首先,连接工业相机、光源、三轴机械手、PLC,设计以机器视觉为核心的目标分类平台。然后,利用工业相机采集工件图像,通过图像低分辨率处理,得到较低分辨率的全局视野图像;采用阈值分割与连通区域查找算法,分割得到工件二值图像,进行特征矩阵提取,作为分类器数据输入;随后,结合样本数据库,先采用最近邻分类方法,输出粗识别结果,然后基于卷积神经网络实现进一步分类,完成细识别,达到准确定位识别工件的目的,将工件种类与坐标信息传递给运动控制单元,完成工件分类操作。最后基于QT开发平台、Tensorflow学习库与C++语言编程实现系统。设计对比实验,与现有系统和人力对应流程进行实验对标,经验证,本系统具有更好的分拣效率和准确度。
关键词
工件定位识别
低分辨率处理
机器视觉
卷积神经网络
连通区域查找
最近邻分类
Keywords
workpiece
location
recognition
low
resolution
processing
machine
vision
convolutional
neural
network
connected
area
search
nearest
neighbor
classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于同步标记算法的钢轨表面缺陷检测
陈华伟
吴禄慎
袁小翠
《计算机工程与设计》
北大核心
2016
6
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职称材料
2
基于图像分辨率处理与卷积神经网络的工件识别分类系统
陈春谋
《系统仿真技术》
2019
5
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职称材料
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