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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
何维晟 吴照国 黄会贤 蒋拯 俞斌
为提升计算机视觉技术监控电缆质量，开发了电缆表面缺陷实时检测系统。系统使用线阵CCD相机采集电缆表面图像，采用半环形LED白光源照射电缆，通过改进的ROI(region of interest)算法定位电缆区域，改进双边滤波的图像差分算法建立背景模型，基于CV-Kmeans区域分类的自适应滤波窗口算法凸显缺陷特征。结果表明，电缆表面缺陷实时检测系统的识别能力较高，整体准确率达到98.0%，误检率不超过3.29%。
[期刊] 工业工程
[作者]
高艺平 王浩 李新宇 高亮
基于深度智能视觉的表面缺陷检测研究在制造业中起着越发重要的作用，本文阐述深度智能视觉的表面缺陷检测在现代工业质检中的重要性，对现有研究进展进行梳理总结。深度智能视觉以机器视觉和深度学习为技术基础，为不同工业场景提供高精高效的表面缺陷检测算法。本文从检测细粒度的角度将表面缺陷检测分为表面缺陷分类、定位、分割检测3个部分，并分别对分类、定位、分割方法进行系统综述，梳理现有表面缺陷检测研究的问题和思路。分类检测针对数据和缺陷图形特征问题进行研究，因其基础性和易拓展性于不同工业场景的应用呈现分散发展；定位检测以模型框架、矩形框检测和标注成本为主要问题，表现出追求轻量化和特征融合机制的研究趋势；分割检测更关注图像细节特征。通过研究分类、定位、分割的多任务模型框架以探索分类、分割检测之间的互补性。最后总结目前表面缺陷检测研究存在的问题，并对发展趋势进行展望。
[期刊] 林业科学
[作者]
王克奇
可应用于传送线与计算机联合处理识别图象，算法输出列出了便于进一步高水准处理识别目标象素的坐标。它为木质材料表面缺陷计算机视觉测量技术提供了一种有效的识别方法。
关键词：
图象处理,木质材料,表面缺陷
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
冯斌 汪懋华
提出了图像外边缘检测的 2种新方法 :邻域灰度检测算法和模板检测算法。利用新方法对水果图像进行了检测 ,结果表明 ,2种方法检测边缘能力都很强 ,检测出的边缘清晰、连续 ,边缘图像点有序 ,无须进一步细化处理。该方法处理图像面积小于传统方法的 1/ 2 ,检测速度快 ,适合计算机视觉进行实时检测
关键词：
边缘检测 计算机视觉 模糊图像
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
朱琦 周德强 盛卫锋 左文娟 朱家豪
[目的]针对苹果无损检测过程中表面缺陷检测精度低的问题，提出一种基于DSCS-YOLO的苹果表面缺陷检测方法。[方法]首先为提高网络对表面缺陷细节特征的提取能力，设计了一种基于Dense模块以及SE模块的深浅特征选择模块DSCS(Deep and shallow feature selection module)，采用DSCS替换Backbone中的C3模块，在保留表面缺陷浅层信息的基础上强化对重要特征的学习，并起到削弱冗余特征的作用；针对由于Backbone与Neck部分输出信息过多导致的参数耦合问题，利用解耦头原理对Head层部分进行分层预测。同时采用ELU激活函数改进原有解耦头，简化了末端结构，使网络训练更加容易；最后针对表面缺陷标注困难的问题，采用Wise-IoU损失函数代替CIoU损失函数，为不同质量的标注提供非线性增益，实现网络的动态聚焦学习。[结果]试验结果表明，DSCS-YOLO对苹果表面缺陷检测的平均精度均值达到90.9%，相较于YOLOv3-tiny、YOLOv5s、YOLOX-s以及SSD分别提高了4.5%、1.9%、6.3%、16.3%。[结论]改进后的DSCS-YOLO提高了YOLOv5s算法的精度，实现了苹果表面缺陷的精准识别。
[期刊] 林业科学
[作者]
郭慧 王霄 刘传泽 周玉成
【目的】提出一种自适应快速阈值图像分割算法,为人造板表面缺陷在线检测提供支持。【方法】首先将整幅图像划分成若干子区域,通过计算子区域的方差对缺陷进行定位,提取出缺陷所在区域,只对缺陷区域进行图像分割,解决小面积目标难以准确分割的问题。然后对缺陷区域的一维灰度直方图进行处理,直方图平滑后去除掉不显著波峰,根据处理后保留的主要波峰数量和位置自适应地确定分割阈值个数以及每个阈值的分割区间,实现当图像中出现多种类型缺陷时算法自动确定分割阈值个数。最后,通过分析Otsu算法,将阈值穷举搜索改进为条件搜索并限定搜索方向,在每个分割区间内使用改进的Otsu算法对阈值进行搜索,提高搜索速度。【结果】对板面存在油污、大刨花、胶斑、杂物、松软5种类型缺陷的人造板表面图像进行分割,在板面缺陷数量、类型不固定的情况下,算法可以自适应地确定分割阈值个数,在15 ms内将各种类型缺陷从人造板表面图像中分割出来,平均分割准确率达97%。【结论】自适应快速阈值分割算法能够快速、准确将缺陷从人造板表面图像中分离出来,在执行速度和分割效果上均满足在线缺陷检测系统的要求,可为人造板表面缺陷在线检测提供新思路。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
兰添才
提出了一种基于方向信息测度的钢丝绳表面缺陷检测方法.根据钢丝绳表面的纹理特点,设计了一种新的空域同态滤波器,可增强缺陷纹理图像和消除不均匀光照对缺陷纹理检测的干扰;改进方向信息测度方法,实现了钢丝绳纹路与背景的分离;提取钢丝绳纹路的纹理特征并使用神经网络进行缺陷识别.结果表明,该算法能快速、准确完成对钢丝绳表面缺陷的自动检测.
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
尹建新 楼雄伟 黄美丽
提出了一种基于灰度直方图检测木板材表面缺陷的方法。对图像以4×4像素块作25级灰度直方图分析,根据灰度直方图统计中是否有颜色突变来判别木板材是否存在缺陷。缺陷图片在直方图中表现出双峰特征,利用次波峰确定缺陷部位,但判别时应排除杂色与纹理因素的干扰。比较次波峰与主波峰的值来消除木材杂色所产生的影响,即当差值大于1/10时,次波峰代表缺陷颜色。与此同时,借助于直方图修正排除纹理因素造成的干扰。该方法能有效地识别缺陷图像与正常图像。
关键词：
林业工程 灰度直方图 表面缺陷 木材检测
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
杨凡 杨博凯 李荣荣
【目的】针对板式家具零件表面缺陷人工检测过程存在的检测效率低、准确率低、检测结果无法数字化存储等问题，提出了一种基于图像分割和深度学习算法的饰面人造板表面缺陷的检测方法。【方法】利用工业相机采集人造板图像，构建缺陷数据集，采用全局阈值和局部动态阈值算法分割表面缺陷与图像截取，通过将ReLU6非线性激活函数替代ReLU函数，并引入倒残差结构的方法，优化MobileNetv 2深度学习网络，进行缺陷识别与分类。【结果】该方法对饰面人造板表面崩边和划痕缺陷的检测精确率分别达到了93.1%和97.5%，召回率分别为95.3%和97.6%，单张板件平均检测用时为163 ms。【结论】本研究提出的方法具有较高精度与稳定性，可解决传统人工检测方法的准确率低、效率低等问题，为家具板材表面缺陷的自动化检测提供新思路。图6表3参21
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李小占 石杰 杨朝霖 吴昆鹏 邓能辉
针对机器视觉相关专业实践教学的实际需求，以实际生产现场的板带钢材表面缺陷检测装置为依据，设计开发了板带钢材表面缺陷检测实验平台。该实验平台包括光学图像采集装置、数据处理中心和HMI人机交互端。可开设光学成像实验、驱动软件开发实验、目标检测和识别算法设计实验等。实际应用表明，该平台为学生提供了与生产现场贴近的应用场景，提高了学生的实践能力，加深了他们对机器视觉相关技术原理和工作流程的理解。
关键词：
机器视觉 缺陷检测 光学成像
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李超 吕宪伟 涂文俊 张怡卓
设计一种集实木传送、图像定位与采集、实木板材表面识别与分选的智能系统，系统通过传送带运送实木板材，ＣＣＤ摄像头获取板材图像，在触摸屏工控机ＴＰＣ７００－９１９０Ｔ上应用ＭＦＣ与ＯＰｅｎ ＣＶ编写分选程序对板材图像进行分析，识别结果通过ＳＴＭ３２单片机控制电磁阀完成实木板材的分类。在图像定位与识别算法中，采用积分投影算法确定板材边界，动态采集板材表面图像；在颜色分类方面，利用Ｌ＊ａ＊ｂ＊空间颜色分量的均值、方差和斜度３个低阶矩表达颜色；在缺陷检测方面，提出了基于纹理填充的缺陷分割方法，通过获取纹理掩膜图像，然后利用板材背景颜色淡化纹理，最后应用加权阈值法完成缺陷分割，分割后计算缺陷面积、边缘灰度．．．
[期刊] 物流技术
[作者]
林雯
针对物流过程中对于物品包装严密程度检测的问题,提出使用计算机视觉检测的方法,以求突破传统检测方法的限制,提高物品包装检测的精度和速度。通过研究基于计算机视觉检测技术的原理与算法,提出了设计方案并对其中的关键技术进行了研究;在硬件设计中,对嵌入式处理器、CCD相机、图像处理模块以及运动控制部分等进行了研究;在软件设计中,对系统中的软件流程、程序编写、相机自动聚焦等做了研究。通过实验分析,表明了计算机视觉技术在物品包装严密程度检测方面的优越性。
关键词：
计算机视觉 图像处理 物流包装
[期刊] 中国农业科学
[作者]
韩仲志 赵友刚
【目的】建立能够对花生进行品质分级的计算机视觉无损检测方法。【方法】同步拍摄和扫描11类品质,每类品质100颗和100宗,每宗100颗不同等级的花生籽粒的正反面图像;参照国家标准量化花生品质籽粒的11个限制性检测项目,设计花生规格和品质等级的判别方法;测量每个籽粒的形态、纹理、颜色共3大类54个外观特征,采用主分量分析(PCA)进行特征优化,构建并比较BP神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)品质检测模型;分别应用Matlab和Spss工具软件实现检测过程和对结果进行统计分析。【结果】前16个主分量的SVM模型,能够鉴别95%以上的不完善粒、霉变、杂质、异品种等不同品质的籽粒,与人工检测结果...
关键词：
花生仁 计算机视觉 品质分级 无损检测
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
尹建新 祁亨年 冯海林 杜晓晨
利用计算机视觉技术检测木板材表面缺陷。提出了一种基于混合纹理特征的表面缺陷检测算法,能准确、鲁棒地检测出木板材表面图像中是否有缺陷。首先,分别使用灰度共生矩阵方法、Gabor滤波方法和几何不变矩方法提取了10个优化后的图像纹理及尺度、平移、旋转不变特征;然后,对特征向量进行有效组合;最后,基于融合后的混合纹理特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练和检测。实验表明,该方法能准确地对木板材表面缺陷进行检测,平均检测成功率达96.2%。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
周竹 尹建新 周素茵 周厚奎
为了实现木板材依据节子进行自动化分级,采用近红外光谱技术研究了多种针叶材表面节子缺陷的检测方法。采用Smart Eye 1700近红外光谱仪获取北美黄杉Pseudotsuga menziesii,铁杉Tsuga chinensis,云杉Picea asperata,白云杉Picea glauca-英格曼云杉Picea engelmannii-扭叶松Pinus contorta-冷杉Abies laciocarp a(SPF)等4种板材的近红外光谱(1 0001 650 nm),比较了光谱预处理方法、建模方
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