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公开(公告)号:CN108961233A
公开(公告)日:2018-12-07
申请号:CN201810691154.8
申请日:2018-06-28
申请人: 华侨大学
CPC分类号: G06T7/0004 , G06K9/6256 , G06K9/6269 , G06T2207/10004 , G06T2207/20081 , G06T2207/30132 , G06T2207/30168
摘要: 本发明公开了一种聚晶金刚石复合片表面缺陷分类识别方法,本发明解决了人工检测主观性强、效率低、分类结果的精确性和可靠性无法保障等问题,可实现聚晶金刚石复合片表面裂纹、白点、白边三种缺陷高效率、高精度、自动化的分类识别。
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公开(公告)号:CN108871944A
公开(公告)日:2018-11-23
申请号:CN201810376075.8
申请日:2018-04-20
申请人: 大连理工大学
CPC分类号: G01N3/068 , G01N3/08 , G01N2203/0075 , G01N2203/0256 , G01N2203/0284 , G01N2203/0647 , G01N2203/0682 , G06T7/0004 , G06T2207/30132
摘要: 一种利用数字图像处理技术测量砂土三轴试样动态全表面局部应变及其均匀性的方法属于土工试验技术领域,基于小型三轴试验仪实现,利用外置高速工业相机,对散斑处理后的三轴试样表面进行试验全过程拍摄,采集全过程图像数据;利用PS对试验图像进行预处理,并截取试样全面场矩形图像中的部分图像作为计算条带,利用DIC图像处理技术计算每一个计算区块的区域数据,最终得到各计算区块的中心点实际位移。根据得到的各计算区块的中心点实际位移,计算局部应变。根据计算所得试样体各局部应变,判别试验过程中试样体总体应变发展均匀性。本发明采用的设备装置简单、试验操作方便并能够减小试验过程中对试样的干扰,同时又能够准确测量试样各局部应变的方法。
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公开(公告)号:CN108765381A
公开(公告)日:2018-11-06
申请号:CN201810458676.3
申请日:2018-05-15
申请人: 南水北调东线山东干线有限责任公司
CPC分类号: G06T7/0004 , G06T7/10 , G06T2207/10024 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30132
摘要: 本发明属于水利工程技术领域,公开了一种水利工程裂纹提取方法及系统、信息处理终端,采集原始水利工程图片,对图片进行人工去噪、图像增强等预处理,并分为有裂纹的图片集和正常的图片集两个集合;设计了基于关联性分析的裂纹标记方法对有裂纹的图片集的裂纹进行准确标记;构建多层的卷积神经网络,对有裂纹的图片集和正常的图片集分别学习,选出区分度强的卷积核,并根据区分能力为卷积核设置不同的权重,形成裂纹识别模型;利用训练好的裂纹识别模型对得到的图片进行裂纹提取,并生成裂纹的具体参数。本发明采用了为卷积核设置不同权重的方法,能够有效提高区分度的卷积核的作用,从而提高了裂纹识别的精度。
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公开(公告)号:CN107808184A
公开(公告)日:2018-03-16
申请号:CN201711252350.7
申请日:2017-12-01
申请人: 湖南建研信息技术股份有限公司
发明人: 曾胡
IPC分类号: G06K19/02 , G06K19/06 , G06K19/077 , G06K7/14 , G06Q50/08 , G06T7/00 , G06T7/73 , G01N21/84 , G01N1/28
CPC分类号: G06K19/02 , G01N1/28 , G01N21/84 , G06K7/1417 , G06K7/1452 , G06K19/06028 , G06K19/06037 , G06K19/07758 , G06Q50/08 , G06T7/001 , G06T7/73 , G06T2207/10004 , G06T2207/30132
摘要: 本发明公开了一种混凝土试件植入式防调换标签及混凝土试件的防调换方法,包括互相连接的主识别标签和从识别标签,主识别标签上设有用于图像识别的图案,从识别标签上设有用于图像定位的图案。本发明的技术效果在于,根据混凝土试块制作与送检流程,植入式防调换标签在植入后的主、从识别标签相对位置特征,以及从识别标签上的镂空图形植入后的图像特征应该是不变的。而采用本发明的标签及方法,由于上述特征均是随机生成的,且标签植入后进行了拍照记录,故一旦将标签进行调换,就很难在调换的试块上形成完全相同的特征,在比对时很容易被发现。同时本发明采用了从识别标签来作为图形定位,图形特征明显,便于进行特征识别处理。
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公开(公告)号:CN107705294A
公开(公告)日:2018-02-16
申请号:CN201710827586.2
申请日:2017-09-14
申请人: 兰州交通大学
CPC分类号: G06T7/0004 , E01C23/01 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/66 , G06T2207/30132
摘要: 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种十字激光的图像式路基表面沉降监测方法,该方法包括步骤,图像去噪,图像阈值分割和形态学处理,粗定位十字光斑横坐标:粗定位十字光斑纵坐标:得到粗定位中心,以粗定位中心为中心采用灰度质心法得到图像中心坐标。该监测方法首先结合图像去噪,阈值分割以及形态学处理,得到具有平滑边缘的十字光斑,提出一种结合十字交点粗定位与局部灰度质心法相结合的两步定位算法,得到图像精确定位中心。通过与使用灰度质心法定位椭圆光斑相比,本文算法具有较高的计算精度,用时较短。
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公开(公告)号:CN107403427A
公开(公告)日:2017-11-28
申请号:CN201710593926.X
申请日:2017-07-20
申请人: 重庆邮电大学
CPC分类号: G06T7/0008 , G01N21/8851 , G01N2021/8887 , G06T2207/20081 , G06T2207/30132
摘要: 本发明涉及一种基于遗传规划与渗流模型的混凝土表面裂缝检测方法,解决的是测精度低、效率低的技术问题,通过采用对原始图像使用改进遗传规划方法训练出最优图像处理模型,基于最优图像处理模型对原始图像进行预处理,去除点状噪声得到预处理图像;在预处理图像上,使用并行骨架提取方法提取裂缝骨架,得裂缝骨架终端节点,将裂缝骨架终端节点加入端点集Pend;使用渗流检测方法进行检测,将结果为裂缝的区域设为预提取图像;使用基于区域延伸的裂缝连接方法对预提取图像中的断裂的裂缝进行连接,进行去噪处理后,得到结果为混凝图表面图像的真实裂缝的技术方案,较好的解决了该问题,可用于混凝土表面裂缝检测中。
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公开(公告)号:CN107274490A
公开(公告)日:2017-10-20
申请号:CN201710427597.1
申请日:2017-06-08
申请人: 河海大学
IPC分类号: G06T17/30
CPC分类号: G06T17/30 , G06T2207/30132
摘要: 本发明提供一种考虑材料损伤和钢筋作用的自由曲面形态创建方法,考虑到随着荷载的施加和变形的积累,材料在自由曲面创建过程中出现的微观损伤以及钢筋作用对自由曲面形态的影响,具体步骤如下:1,得到初始化自由曲面;2,对初始化自由曲面进行网格划分,得到钢筋混凝土三角形壳单元;3,计算钢筋混凝土三角形壳单元的局部坐标系下的刚度矩阵;4,计算整体坐标下的单元刚度矩阵;5,得到自由曲面结构的整体刚度矩阵;6,将Mazars损伤模型引入混凝土单元、将双线性模型引入钢筋单元,对结构施加荷载,步骤7,计算应变能;8,对考虑Mazars损伤模型和钢筋作用的自由曲面的控制点进行高度调整;步骤9,设置优化精度ε*。本发明简单有效。
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公开(公告)号:CN107271460A
公开(公告)日:2017-10-20
申请号:CN201710264719.X
申请日:2017-04-20
申请人: 东南大学
CPC分类号: G01N23/046 , G06T7/0004 , G06T2207/10081 , G06T2207/30132
摘要: 本发明公开了一种多孔材料内部水分饱和度变化空间分布的定量表征方法,该方法基于水分变化前后多孔样品的前后两次断层照相(CT)获得三维数字图像数据,利用改进的异位数字体积相关方法将水分变化前后的三维图像数据在材料内部每个子体块上进行相关性程度最高的匹配,然后通过灰度计算获得水分饱和度变化的全场分布。本发明借助于CT的三维和无损特性,可在不破坏样品的前提下,实现多孔材料内部水分饱和度变化空间分布的定量表征,而且可针对同一个样品给出水分含量随整个实验过程的演化情况。
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公开(公告)号:CN106966298A
公开(公告)日:2017-07-21
申请号:CN201710248484.5
申请日:2017-04-17
申请人: 山东建筑大学
CPC分类号: B66C13/18 , G06N3/006 , G06N3/0436 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06T7/0004 , G06T2207/30132
摘要: 本发明公开了基于机器视觉的装配式建筑智能吊装方法及系统,该系统包括图像采集模块、图像处理和决策模块以及设备控制模块,图像处理和决策模块与图像采集模块通信,设备控制模块与图像处理和决策模块通信。本发明采用机器视觉代替了在装配式建筑吊装过程中对人类视觉的依赖。利用机器视觉,通过卷积神经网络+二型模糊神经网络深度学习模型在复杂的装配场景中进行障碍物识别,利用蚁群算法进行预制件吊装路径规划,进而根据决策结果来控制现场的设备动作。本发明利用摄像头代替人眼从复杂的场景中分析得到最佳的方案,能更好地规划预制件吊装的路径,大大提高了装配式建筑的吊装效率和准确性,实现装配式建筑吊装智能化,改善人工吊装的缺点。
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公开(公告)号:CN106910185A
公开(公告)日:2017-06-30
申请号:CN201710025117.9
申请日:2017-01-13
申请人: 陕西师范大学
CPC分类号: G06T7/0004 , G06K9/6277 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/20104 , G06T2207/30132
摘要: 本发明公开了一种基于CNN深度学习的DBCC分类模型及构建方法,DBCC分类模型包括4层卷积层、3层池化层和2层全连接层,该DBCC分类模型采用softmax loss函数作为损失函数,第一卷积层、第四卷积层、第二池化层、第三池化层、第一全连接层后面各添加了一个激活函数(RELU),并且,在第一卷积层后面添加局部响应值归一化层LRN,在第一全连接层后面添加dropout层。本发明的DBCC分类模型是基于卷积神经网络CNN而构建的,通过在每个卷积层中使用更多的卷积核以及添加LRN、使用dropout、加深网络深度,使得该DBCC分类模型在识别16*16pixel分辨率的小图片时,识别精度更高。
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