简介:介绍了CAQN网络检测系统的应用和特点,解决了人工测量产品不精确的现状。对产品质量实施有效控制,通过数据自动采集、计算,来实现实时监控、数据查询、质量分析等功能。
简介:摘要:随着大数据时代的到来和计算机能力的提升,传统的目标检测方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对目标检测精度和速度上的要求,而卷积神经网络具有强大的特征学习能力,突破了传统目标检测方法的瓶颈,基于卷积神经网络的图像目标检测技术在诸多领域掀起了新的应用热潮。首先,文中介绍了卷积神经网络在目标检测任务上的优越性;其次,梳理了基于卷积神经网络的图像目标检测在医学、工业、农业领域中的典型应用,并对其中几种典型卷积神经网络的结构进行归纳总结分析;最后,讨论了目标检测的应用方面仍然存在的问题,并对基于卷积神经网络的图像目标检测应用的未来研究发展方向进行展望。
简介:设计了木材加工业中木材纹理表面的检测系统,提出了一种有效的选取小波频带重建图像的纹理瑕疵检测方法。设计的检测系统由新型LED光源,明暗域结合成像光学系统,高速高分辨率线阵CCD器件等组成。应用小波基函数在较优的分解级数上对纹理图像进行分解,然后在最佳的分辨率级数上正确选取平滑图像或者细节图像来重建图像。在重建图像中均匀纹理图案被有效地移除,仅仅保留了局部瑕疵区域,小波频带选取是基于小渡系数的能量分布自动确定最佳重构参数。重构后的图像经阈值处理得到二值图像,最后运用数学形态学的方法对二值图像后处理。实验表明,该方法可用于实时在线检测木材表面的瑕疵。