作者单位
摘要
1 南通大学机械工程学院,江苏 南通 226019
2 南通国尚精密机械有限公司,江苏 南通 226017
针对铝型材表面缺陷种类多、尺度差异大、小目标容易漏检等问题,提出了KCC-YOLOv5——一种基于YOLOv5s改进的铝型材表面小缺陷检测模型。首先利用IoU(intersection over union)-K-means++算法代替K-means算法聚类锚框,获得最贴合铝型材表面缺陷的锚框,提高小目标锚框的质量;其次,提出全局注意力模块C3C2F,并引入主干层,在减少参数量的同时增强小目标的语义信息和全局感知能力;最后将颈部最近邻插值上采样方式换为轻量级上采样算子CARAFE(content-aware reassembly of features),充分保留上采样特征图的小目标信息。实验结果表明,改进模型KCC-YOLOv5的均值平均精度为94.6%,相比于YOLOv5s提高了2.8个百分点,小目标漆泡和脏点的平均精度分别提高了5.2和12.4个百分点。KCC-YOLOv5模型在保持大目标检测精度小幅度提升的同时显著提升了小目标的检测精度。
机器视觉 铝型材 表面缺陷 KCC-YOLOv5 小目标检测 machine vision aluminum profile surface defects KCC-YOLOv5 small targets detection 
激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0412002
作者单位
摘要
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春130033
2 中国联合网络通信有限公司长春市分公司,吉林 长春130061
实弹射击是部队的基础**训练项目。现有报靶系统中基于计算机视觉的弹孔识别定位系统由于具有快速、精确、安全、人员成本低等优点而被广泛应用到该项目中。然而,计算机视觉系统处理的图像通常受镜头加工工艺以及相机轴向与被测对象所在平面不垂直的影响,导致被测对象的图像产生畸变,最终会给弹孔坐标位置的精准定位带来误差。为了提高基于计算机视觉的自动报靶系统的报靶精度,提出一种基于卷积神经网络的畸变校正算法,只需一张胸环靶面的模板图像即可模拟出大量训练数据集。训练完成后,输入一张畸变图片就可以得到该图片的畸变参数,并利用该参数完成对图像的畸变校正。与传统校正算法的对比结果表明,该算法校正效果较好,有利于提升基于计算机视觉的自动报靶系统的报靶精度。
机器视觉系统 图像畸变 校正算法 卷积神经网络 machine vision system image distortion correction algorithm convolutional neural network 
红外
2023, 44(12): 0032
赖欣 1,2杨肖 2张启灿 1,*
作者单位
摘要
1 四川大学电子信息学院,四川 成都 610065
2 西南石油大学机电工程学院,四川 成都 610500
针对扩展卡尔曼滤波算法在摄像机标定优化应用中,滤波精度较大程度地依赖于噪声协方差矩阵的准确性这一问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波算法的摄像机标定优化方法。以所检测到的二维棋盘格标靶上特征点的图像坐标作为自适应扩展卡尔曼滤波算法的观测量,摄像机的内、外参数作为状态量,将观测图像上的特征点进行逐点滤波运算,过程和观测噪声协方差矩阵在迭代过程中随着观测值和预测值之间新息的变化而更新,从而优化对应的摄像机参数。实验结果表明,经本文算法优化后获得的摄像机内、外参数具有较小的重投影误差,USB相机和工业相机的标定结果较张正友标定法分别提升了61.17%和12.17%,所提算法较无迹卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法在噪声环境下具有更高的标定精度和更好的鲁棒性。
机器视觉 摄像机标定 扩展卡尔曼滤波 新息 自适应 重投影误差 machine vision camera calibration extended Kalman filtering innovation adaption reprojection error 
光学学报
2023, 43(23): 2315002
作者单位
摘要
1 北京信息科技大学 机械工业现代光电测试技术重点实验室,北京 100192
2 北京信息科技大学 光电测试技术及仪器教育部重点实验室,北京 100192
为了线结构光平面标定的准确性和高效性,以及提高线结构光平面标定方法的普适性,提出了一种基于2维圆形标靶的线结构光平面标定方法。采用光条提取算法得到照射在2维圆形标定靶任意位置处光条中心点的亚像素坐标值,将光条上所有点拟合成直线,交圆形标定靶每列靶标连线于一点; 得到每列靶标连线与拟合出的光条中心线交点后,连接交点与相机光学中心形成一条直线; 联立该连线的直线方程与像素坐标系下两条交线的直线方程,以及2维圆形标定靶所在平面的方程,求解出每个交点在相机坐标系下的坐标; 最后采用最小二乘拟合算法进行平面拟合,得到了所求光平面方程; 介绍了该标定方法的基本原理和实现过程,搭建实验系统对其有效性进行了验证。结果表明,用该方法求取光平面的平均测量误差可以达到2.36737 mm,鲁棒性高,且标定流程十分简便,适用于一般的工程应用和机械加工过程。该研究为线结构光传感器的光平面标定提供了参考。
图像处理 线结构光平面标定 光电视觉检测 机器视觉 image processing linear structured light plane calibration optoelectronic vision inspection machine vision 
激光技术
2023, 47(6): 795
蔡旺 1蒋平 2,3舒乐时 2,3耿韶宁 2,3[ ... ]曹龙超 1,*
作者单位
摘要
1 武汉纺织大学机械工程与自动化学院湖北省数字化纺织装备重点实验室,湖北 武汉 430073
2 华中科技大学机械科学与工程学院,湖北 武汉 430074
3 智能制造装备与技术全国重点实验室,湖北 武汉 430074
4 华中科技大学航空航天学院,湖北 武汉 430074
飞溅是不锈钢高功率激光焊接中的严重缺陷之一,会导致焊缝尺寸不合格和焊板污染,影响构件服役性能。飞溅的快速、准确监测是保证焊接质量的基础。提出了一种基于机器视觉的飞溅监测方法。首先,建立了基于微距高速摄像机的高时空分辨率飞溅原位观测平台,观察了飞溅的产生和运动过程;然后,提出了基于多阈值分割-形状识别-图像融合的飞溅识别方法,获得了飞溅中心坐标、尺寸和速度特征;最后,研究了飞溅轨迹重构方法,获得了飞溅轨迹和数量特征,分析了飞溅的动态行为对焊缝质量的影响。结果表明,提出的飞溅监测方法可以准确获取飞溅特征,为高功率激光焊接状态监控和焊接质量评估提供了可靠的数据支撑。
激光技术 激光焊接 飞溅 机器视觉 过程监测 动态行为 laser technique laser welding spatter machine vision process monitoring dynamic behavior 
中国激光
2023, 50(24): 2402106
作者单位
摘要
陕西理工大学 机械工程学院 陕西省工业自动化重点实验室, 陕西 汉中 723000
为实现螺纹螺距的高效测量与合理评定,在分析现有机器视觉螺纹螺距测量方法的基础上,提出了一种基于面积法求解螺纹螺距的测量与评定方法。首先对螺纹图像进行旋转矫正,然后以螺纹轴截面上牙廓区域投影面积等几何关系,获取螺纹中径点,再使用最小二乘法拟合中径线,最后结合包容原则获得被测螺纹螺距。以螺纹塞规为对象进行对比实验,数据表明: 面积法与接触式综合测量仪、工具显微镜所测螺距平均值相当,标准差0.9μm略大于综合测量仪所测螺距的标准差0.6μm,但远小于工具显微镜所测螺距的标准差9.6μm; 测量效率上面积法是综合测量仪的1.9倍,是工具显微镜的2.5倍。
螺纹螺距 机器视觉 面积法 包容原则 thread pitch machine vision area method the principle of inclusion 
光学技术
2023, 49(3): 317
作者单位
摘要
1 中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083
2 中国科学院智能红外感知重点实验室,上海 200083
3 上海科技大学 信息科学与技术学院,上海 201210
4 中国科学院大学,北京 100049
在航天产品的研发制造过程中,多余物控制至关重要,尤其是多余物状态识别的环节,其核心在于如何有效提取高噪声图像中的局部特征。现有方法尚未针对多余物场景进行有效建模,通用的视觉模型往往会对噪声进行过度拟合,而无法有效滤除噪声信号。为此,提出了一种可学习滤波感知机。该感知机通过采用一种可学习滤波器来替代繁琐的自注意力机制,用以学习空间位置的交互作用信息。随后,引入了频谱掩模用于频域分量特征的抽取,以学习不同频段内的重点信息。实验结果表明,该方法在多余物识别中取得了96.7%的准确率,优于基于卷积和自注意力的模型,并且具有更低的计算复杂度。
机器视觉 智能制造 多余物控制 航天产品 滤波算法 machine vision intelligent manufacturing control of remainders aerospace products filtering algorithm 
半导体光电
2023, 44(3): 471
张曙文 1,2钟振宇 1,2朱大虎 1,2,*
作者单位
摘要
1 武汉理工大学汽车工程学院现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,湖北 武汉 430070
2 武汉理工大学汽车工程学院汽车零部件技术湖北省协同创新中心,湖北 武汉 430070
针对工业干扰环境下金属齿轮表面缺陷自动化检测容易出现误检和漏检的问题,提出一种改进的YOLOx算法。首先,通过adaptively spatial feature fusion(ASFF)充分利用不同尺度下缺陷和干扰项的特征之间的差异,提高模型的抗干扰能力;接着,通过efficient channel attention(ECA)模块,增加网络的特征提取能力;最后,修改置信度损失函数为Varifocal损失函数,减少困难样本对网络的干扰。实验结果表明,改进的YOLOx网络与原版相比在召回率、准确率和平均精度均值上分别提升6.1个百分点、4.6个百分点和9.4个百分点。
机器视觉 齿轮缺陷检测 YOLOx算法 注意力机制 特征融合 machine vision gear defect detection YOLOx algorithm attention mechanism feature fusion 
激光与光电子学进展
2023, 60(22): 2215005
作者单位
摘要
西南交通大学机械工程学院,四川 成都 610031
针对传统边缘检测方法受高斯噪声、椒盐噪声污染及边缘梯度变化幅度小等因素影响而出现的物体轮廓检测效果不理想、误检率、漏检率高等问题,提出Canny-Cauchy边缘检测算法。该算法是Canny算法的一种改进,首先对椒盐噪声图像进行自适应中值滤波预处理,在清除椒盐噪声的同时保护边缘不被模糊。在滤波器的设计上,该算法使用柯西分布函数的一阶导数作为边缘检测函数,通过对函数采样得到边缘检测滤波器。对所提边缘检测函数按照边缘检测算法的三条设计准则进行理论分析,并在BSDS500数据集上与其他边缘检测算法进行对比实验。实验结果表明:在降噪方面,该算法可以在20%密度的椒盐噪声下保证处理后图像的峰值信噪比大于30 dB,结构相似性大于0.9;在边缘检测方面,该算法比传统Canny算法对白噪声的抑制能力以及对真实边缘的响应能力更强,在BSDS500数据集上的F1分数提升了7.5%,平均准确率提升了10.2%。
机器视觉 边缘检测 Canny算法 柯西分布 高斯函数 machine vision edge detection Canny algorithm Cauchy distribution Gaussian function 
激光与光电子学进展
2023, 60(22): 2212002
作者单位
摘要
东南大学仪器科学与工程学院,江苏 南京 210096
随着垃圾污染问题日益严重,垃圾自动检测识别具有越来越重要的应用价值。改进了YOLOv5算法,提升了对户外复杂背景下垃圾的检测性能,收集了6个类别的户外常见垃圾的图片,建立了一个背景复杂的垃圾图片数据集,提出了一种简单、高效的方法用于生成图片中垃圾目标物的简易真值热力图。基于YOLOv5网络,以真值热力图为量化标准,设计并实验得出一种用于生成垃圾目标物预测热力图的分支结构。随后,将预测热力图送回YOLOv5的backbone结构,增加目标检测网络前向传播过程中特征图的空间注意力权重,以提高整个目标检测网络的性能,改进后的网络仅增加了少量参数,生成了效果可观的预测热力图,垃圾检测的性能得到较大提升。
机器视觉 图像处理 目标检测 垃圾识别 神经网络训练 热力图 machine vision image processing object detection garbage recognition neural network training heat map 
激光与光电子学进展
2023, 60(22): 2210002

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