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981.
982.
983.
984.
985.
986.
987.
为了同时对多种焊点缺陷类型进行快速识别,解决现有焊接异常图像识别算法误检率与漏检率偏高的问题,设计了基于改进型卷积神经网络的深度学习算法。利用自组织映射分类技术,提高了卷积神经网络的数据选择自适应性,结合自适应矩估计分析, 约束了焊接异常图像中特征集合的收敛条件。实验中将5种常见焊接异常图像以等比例随机分布的形式放入训练集、验证集和测试集中,再分别用传统识别算法(canny算法和k均值算法)和该算法进行测试。结果表明,对于桥连缺陷,3种方法均无误检、无漏检;对于小球缺陷,3种方法均符合要求,而canny算法的检出能力最优;对于偏球缺陷, 3种算法的误检率分别是12.4%, 7.3%和与1.4%,漏检率分别是13.3%, 6.5%和1.1%;对于虚焊和少锡缺陷,该算法相比传统算法精度高约1个数量级。该算法在对多种焊点缺陷类型识别中具有明显优势。 相似文献
988.
针对传统检测方法对低对比度和低信噪比弱小目标检测难度大的问题,提出一种基于梯度特征提取的弱小目标检测方法。首先利用弱小目标的各向同性及在梯度空间中的正负分布特性,提取两个方向梯度特征;然后通过改进的局部对比度算法分别抑制两个方向梯度特征的相似性,融合两个抑制相似性的方向梯度特征,增强目标同时抑制背景;最后通过自适应阈值对结果图进行分割,得到最终检测结果。实验结果表明,该算法不仅能够有效检测极低信噪比与对比度的目标,而且对复杂边缘场景具有很好的抑制效果,在信噪比、背景抑制因子以及检测率方面优于其他算法。 相似文献
989.
990.
为克服现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及对比度不高等缺陷,提出了自适应双边滤波与方向梯度的红外图像增强方法。对双边滤波进行改进,加权系数自适应于平滑区域和细节区域,以作为Retinex的中心环绕函数,将红外图像分解为基础层和细节层;用改进的平台直方图均衡化对基础层图像进行增强;提出一种方向梯度算子,用其提取细节层图像的梯度图,进而对细节层图像进行非线性的自适应边缘增强。实验结果表明,相对于部分现有的方法,本文方法能更有效地提升红外图像的亮度和对比度,增强图像的视觉效果更佳。 相似文献