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公开(公告)号：CN110991540B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201911248460.5
申请日：2019-12-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，所述方法包括：解耦网络通道相关性与网络空间相关性；基于深度可分离卷积，完成下采样，减少模型计算量；基于组卷积通道互连，引入线性修正，减少模型参数量；深度可分离卷积与组卷积通道互连交替连接，完成图像分类，实现机箱装配质量快速检测。本发明解耦网络通道与网络空间相关性，解决卷积神经网络多层卷积带来的参数量多、计算量大等问题，基于深度可分离卷积和组卷积通道互连，完成下采样和引入线性修正，减少模型计算量、参数量，有助于在机箱装配质量快速检测中应用。
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公开(公告)号：CN110889461A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911248305.3
申请日：2019-12-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种面向机箱装配质量检测的图像多特征提取与分类方法，所述方法包括：引入稀疏聚类，构建机箱装配检测分类模型；采用大尺寸卷积分解，扩大感受野范围同时减少参数量，获得机箱多特征；基于Inception结构，采用四分支多尺度卷积核，提高计算性能；多特征连接，输入分类器最终实现机箱种类和零部件分类。本发明利用Inception结构特征提取与表征优势，解决经典图像分类方法对复杂图像特征提取信息缺失等问题，设置多分支结构扩大感受野范围，同时采用卷及分解减少参数量，有助于在机箱装配质量鉴别的视觉检测中应用。
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公开(公告)号：CN110544249A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910840509.X
申请日：2019-09-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种面向任意角度机箱装配视觉检测的卷积神经网络质量鉴别方法，所述方法包括：构建机箱装配零部件距离求解模型；基于先验分布构建正则化层，引入残差块，解决模型退化问题；设置多段学习率，获得梯度下降最优值的卷积神经网络模型；结合卷积神经网络提取的机箱装配特征信息，通过机箱装配检测模型完成任意角度机箱装配质量鉴别。本发明利用卷积神经网络特征提取与表征优势，解决经典图像分类算法对复杂图像及特定的分类方式针对性不足问题，设置多段学习率提高卷积神经网络收敛速度及分类准确率，有助于在任意角度机箱装配质量鉴别的视觉检测中应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110889461B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201911248305.3
申请日：2019-12-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种面向机箱装配质量检测的图像多特征提取与分类方法，所述方法包括：引入稀疏聚类，构建机箱装配检测分类模型；采用大尺寸卷积分解，扩大感受野范围同时减少参数量，获得机箱多特征；基于Inception结构，采用四分支多尺度卷积核，提高计算性能；多特征连接，输入分类器最终实现机箱种类和零部件分类。本发明利用Inception结构特征提取与表征优势，解决经典图像分类方法对复杂图像特征提取信息缺失等问题，设置多分支结构扩大感受野范围，同时采用卷及分解减少参数量，有助于在机箱装配质量鉴别的视觉检测中应用。
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公开(公告)号：CN112881424A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110043377.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 广东省特种设备检测研究院珠海检测院 , 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种AI+荧光渗透小型管件表面缺陷检测及质量分级方法与系统，包括：采集荧光渗透处理后的管件表面图像，并将管件表面检测图片分类标注，将标注后的管件表面检测结果放入深度学习神经网络MaskR‑CNN训练集中训练；使用训练后的Mask R‑CNN检测管件表面图片上缺陷类型，并记数；提取管件表面图像缺陷区域，并计算图像缺陷区域面积、长度；根据无损检测质量分级标准，评价管件表面质量等级。所述系统包括工业相机固定支架、工业相机、镜头、上位机。
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公开(公告)号：CN112767249B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110051552.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 广东省特种设备检测研究院珠海检测院 , 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向小型管件表面缺陷检测的图像展开拼接方法及系统，包括：在小型管件的前方、后方、左方、右方分别安装检测相机，用于采集小型管件侧面图片；建立小型管件图像展开模型，描述图像展开前与图像展开后坐标关系；均分小型管件圆柱体横截面圆心角并计算圆心角对应的弧长，进而计算得到小型管件表面沿母线展开前与展开后像素坐标；分别求得小型管件展开前世界坐标‑像素坐标间转换关系、展开后世界坐标‑像素坐标间转换关系，从而求得小型管件展开前像素坐标‑展开后像素坐标转换关系；采用相邻点双线性插值对展开后小型管件表面图像进行补全，使用展开后的小型管件表面图像进行图像拼接。
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公开(公告)号：CN112767249A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110051552.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 广东省特种设备检测研究院珠海检测院 , 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向小型管件表面缺陷检测的图像展开拼接方法及系统，包括：在小型管件的前方、后方、左方、右方分别安装检测相机，用于采集小型管件侧面图片；建立小型管件图像展开模型，描述图像展开前与图像展开后坐标关系；均分小型管件圆柱体横截面圆心角并计算圆心角对应的弧长，进而计算得到小型管件表面沿母线展开前与展开后像素坐标；分别求得小型管件展开前世界坐标‑像素坐标间转换关系、展开后世界坐标‑像素坐标间转换关系，从而求得小型管件展开前像素坐标‑展开后像素坐标转换关系；采用相邻点双线性插值对展开后小型管件表面图像进行补全，使用展开后的小型管件表面图像进行图像拼接。
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公开(公告)号：CN110991540A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911248460.5
申请日：2019-12-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，所述方法包括：解耦网络通道相关性与网络空间相关性；基于深度可分离卷积，完成下采样，减少模型计算量；基于组卷积通道互连，引入线性修正，减少模型参数量；深度可分离卷积与组卷积通道互连交替连接，完成图像分类，实现机箱装配质量快速检测。本发明解耦网络通道与网络空间相关性，解决卷积神经网络多层卷积带来的参数量多、计算量大等问题，基于深度可分离卷积和组卷积通道互连，完成下采样和引入线性修正，减少模型计算量、参数量，有助于在机箱装配质量快速检测中应用。
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