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公开(公告)号:CN114494129B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202111594118.8
申请日:2021-12-23
申请人: 苏州大学
IPC分类号: G06T7/00 , G06T5/50 , G06Q10/0639 , G01B11/16
摘要: 本发明公开了一种表面轻微形变缺陷对比度增强方法,包括:设置表面轻微形变缺陷对比度增强装置,以照明光源向待检表面照射,并向一个方向逐步移动所述照明光源,以确保所述照明光源的边缘光覆盖整个所述待检表面,采集移动过程中所述待检表面的多张反射光线图,去除所述多张反射光线图中的亮背景,得到多张无条纹干扰图像,将所述多张无条纹干扰图像进行图像合成,得到目标合成图像,实现了对表面轻微形变缺陷的对比度增强,通过对比度增强可以更好的获取图像信息,检测缺陷。
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公开(公告)号:CN104198497B
公开(公告)日:2017-01-25
申请号:CN201410464490.0
申请日:2014-09-12
申请人: 苏州大学
IPC分类号: G01N21/88
摘要: 本发明公开了一种基于视觉显著图和支持向量机的表面缺陷检测方法,首先对待检测产品表面图像样本,采用GBVS模型计算其视觉显著图,通过最大类间方差法将视觉显著图进行自适应阈值分割,提取视觉显著区,计算视觉显著图灰度平均值、显著图中视觉显著区域的灰度平均值,并各自进行归一化处理,构成二维特征,再将上述所得视觉显著图的二维特征作为支持向量机训练样本,选取二维情况下实现分类的最优分类线,基于该最优分类线,对二维特征进行分类,从而区分图像中的产品是否存在缺陷。本发明能够有效节省劳力,降低劳动强度,提高工作效率,且辨识精度高。
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公开(公告)号:CN103871053A
公开(公告)日:2014-06-18
申请号:CN201410063927.X
申请日:2014-02-25
申请人: 苏州大学
IPC分类号: G06T7/00
摘要: 本发明公开了一种基于视觉显著性的布匹瑕疵检测方法,包括如下步骤:(1)采集图;(2)亮度特征处理;(3)方向特征处理;(4)多通道叠加归一处理;(5)灰度图处理;(6)二值化处理;(7)瑕疵区域判断,与传统布匹瑕疵检测方法相比,本发明降低了运算的复杂度,提高了识别率,并能准确定位,同时避免了所检测的布匹完好图的显著图灰度值比瑕疵图中完好部分灰度值更高的情况下容易导致的误检,有效地降低了背景在检测过程中的干扰,且减少了将完好布匹的图像经过自适应阈值分割得到的目标区域误判为瑕疵区域的情况的发生。
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公开(公告)号:CN116629520B
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202310468798.1
申请日:2023-04-27
申请人: 苏州大学
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/04
摘要: 本发明涉及一种瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法,其包括获取订单集,依次排布每一图案位的最终图案;确定最终图案时,获取排样与排程指标;根据排样与排程指标构建综合预期损失函数,根据综合预期损失函数选择当前图案位p的候选主订单,使得综合预期损失值最小;确定候选主订单后,根据裁边宽度最小化原则,针对每一候选主订单各生成多个候选图案;根据排样与排程指标构建候选图案的评价指标函数,选择评价指标函数值最大的候选图案作为当前图案位p的最终图案;确定所有图案位的图案后,订单集内的订单结单,否则,返回依次排布每一图案位的最终图案的步骤。本发明能使瓦楞纸板生产中原纸损耗和交货延期损失最小化,降低生产成本。
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公开(公告)号:CN103871053B
公开(公告)日:2017-02-01
申请号:CN201410063927.X
申请日:2014-02-25
申请人: 苏州大学
IPC分类号: G06T7/00
摘要: 本发明公开了一种基于视觉显著性的布匹瑕疵检测方法,包括如下步骤:(1)采集图(;2)亮度特征处理;(3)方向特征处理;(4)多通道叠加归一处理;(5)灰度图处理;(6)二值化处理(;7)瑕疵区域判断,与传统布匹瑕疵检测方法相比,本发明降低了运算的复杂度,提高了识别率,并能准确定位,同时避免了所检测的布匹完好图的显著图灰度值比瑕疵图中完好部分灰度值更高的情况下容易导致的误检,有效地降低了背景在检测过程中的干扰,且减少了将完好布匹的图像经过自适应阈值分割得到的目标区域误判为瑕疵区域的情况的发生。
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公开(公告)号:CN103456021B
公开(公告)日:2016-05-18
申请号:CN201310437747.9
申请日:2013-09-24
申请人: 苏州大学
IPC分类号: G06T7/00
摘要: 本发明公开了一种基于形态学分析的布匹瑕疵检测方法,采用线阵相机对运动中的布匹进行图像采集,通过对布匹灰度图像进行,获取布匹相邻组织点间距,作为结构元素大小参考值;接着进行形态学闭操作,填充常规的织点缝隙,瑕疵处的织点数偏少且不规律,在亮度上被突显出来;最后,对图像进行二值化处理,其阈值的确定通过灰度幂次变换的γ训练选取进行控制,统计并标注二值瑕疵图,输出瑕疵信息,完成布匹的瑕疵检测过程。本发明方法结构更加准确简单,提高了计算速度;能够减弱背景亮度不均的干扰;便于实现自动检测。
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公开(公告)号:CN102103014B
公开(公告)日:2012-09-05
申请号:CN201010585236.8
申请日:2010-12-13
申请人: 苏州大学
IPC分类号: G01H11/06
摘要: 本发明公开了一种信号中的周期瞬态成分的检测方法,利用传感装置输入并进行模/数转换,获得信号,检测信号中是否存在周期瞬态成分,其特征包括如下步骤:计算信号的时间平均函数;计算其相关系数;利用快速傅里叶变换计算的频谱,根据频谱确定信号的主要频率成分,分别按照周期建立极坐标映射,并将各映射表示在极坐标图上,当对应于周期极坐标图上出现增强的特征表示,判定待检测信号中存在有周期的瞬态成分。本发明方便地实现了瞬态成分特征参数及周期的自适应检测,提高周期判断的效率和准确性;特别适用于旋转机械设备故障自动识别,并能成功进行多故障并存时的诊断。
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公开(公告)号:CN102103014A
公开(公告)日:2011-06-22
申请号:CN201010585236.8
申请日:2010-12-13
申请人: 苏州大学
IPC分类号: G01H11/06
摘要: 本发明公开了一种信号中的周期瞬态成分的检测方法,利用传感装置输入并进行模/数转换,获得信号,检测信号中是否存在周期瞬态成分,其特征包括如下步骤:计算信号的时间平均函数;计算其相关系数;利用快速傅里叶变换计算的频谱,根据频谱确定信号的主要频率成分,分别按照周期建立极坐标映射,并将各映射表示在极坐标图上,当对应于周期极坐标图上出现增强的特征表示,判定待检测信号中存在有周期的瞬态成分。本发明方便地实现了瞬态成分特征参数及周期的自适应检测,提高周期判断的效率和准确性;特别适用于旋转机械设备故障自动识别,并能成功进行多故障并存时的诊断。
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公开(公告)号:CN104700412B
公开(公告)日:2019-01-22
申请号:CN201510116370.6
申请日:2015-03-17
申请人: 苏州大学
摘要: 本发明公开了一种视觉显著图的计算方法,首先采用Itti模型,生成图像的颜色显著图和亮度显著图,然后利用结构张量,有效的提取边缘和角点显著图,经过线性组合生成轮廓显著图,最后通过将特征显著图进行规范化、线性组合,得到最终显著图。本发明采用了轮廓显著图的方法,使得所得到的视觉显著图更加清晰,在显著目标的定位方面更加精确,并且在计算效率方面也得到了提升。
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