基于深度学习的先进陶瓷零件实时缺陷检测系统

传统先进陶瓷零件检测与分类的主流方法为纯机械尺寸过滤和人工判断,为解决其成本高、失误率高和损坏率高等问题,提出了基于深度学习的多目标实时检测分类模型（Multi-object real-time detection and classification model, MRDC）。该模型以YOLOv3为基础,使用SKNet作为注意力机制进行特征重构提高精确度,配合灰度图快速转化算法与跳帧检测方法提高检测速度,可实现实时缺陷检测。对实际生产中的先进陶瓷零件进行采集训练,多批次采集图像数据,每批数据含多个陶瓷零件的1 000张图像,平均精确率均值达到99.19％,用先进陶瓷零件生产线视频检验,识别分类的正确率达到100％,可以保证每分钟检测450~550个零件。多目标实时检测分类模型拥有识别速度更快、识别准确率更高和零件不易损坏等优点,可极大地节约生产原料与人力成本,减少废品产出。     

基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法

针对目前应用于机场视频监控中的卷积神经网络方法存在小目标物体识别准确率较低的问题,本文提出了一种基于Faster-RCNN并结合多尺度特征融合与在线难例挖掘的机场场面小目标检测算法。该算法采用ResNet-101作为特征提取网络,并在该网络基础上建立了一个带有上采样的"自顶向下"的特征融合模块,以生成语义信息更加丰富的高分辨率特征图。并在网络训练过程中,采用在线难例挖掘的训练策略使模型更加鲁棒地对小目标样本进行定位。最后,手工构建了一个包含5 982张图片的机场数据集,用于检测模型的训练和测试。结果表明,本文所提出算法显著提升了机场场面小目标物体检测的准确率,且使整体平均检测准确率达到了80.8%,该结果高于其他先进的目标检测模型。     

特征视图的链码表示法

根据八方面边界链码规则，首先提出了基于分辨率的直线和椭圆的链码生成成算法；然后给出了在基于形态图方法的物体识别中，模型物的特征视图的链码表示法。从而为形态图方法在三维物体识别中的应用提供了理论基础。     

基于制造特征的三轴高速铣削数控自动编程技术

运用面向对象技术,描述了待加工件的制造特征.利用模糊最大隶属原则,实现了加工区域几何制造特征的识别.以高速加工工艺数据库和范例库为支撑,采用IFTHEN规则和模糊匹配方法,提取出了适合高速铣削加工的工艺信息.提出了以切削时间短、加工成本低、表面质量高为目标的工艺方案寻优模型,该模型有助于形成成功的加工范例.依据已有加工范例和提取的工艺信息,实现了3轴高速铣削加工的自动编程.     

基于ARG模型识别局部被遮挡物体

在计算机视觉中，局部被遮挡物体的识别有着重要的意义。本文提出了一种基于ARG（关系属性图）模型识别局部被遮挡物体的新算法。由于关系属性图对图像遮挡、噪音或者二维几何引起的变形都是稳定的，所以用ARG模型能够识别那些由于局部被遮挡或其它原因引起的丢失特征的物体。该算法如下：首先，根据模型和图像特征之间的局部和整体的对应性约束，在图像中选出有限数量的侯选子图。其次，基于在关系向量空间中的误差分析，使用投票方案对丢失的特征进行迭代检测，丢失的特征全部被检测出后即可进行匹配。最后用实例进行了验证，结果表明该算法是有效的。     

逆向工程中一种新的特征识别算法

从某种角度上说,逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其实体特征再进行模型重建的过程。本文提出了一种新的特征识别算法,其首先采用基于面积和法矢准则的数据分割技术,对测量数据点进行数据分割。然后从特征所包含的分割面(简称特征分割面)中提取能够惟一标识该特征的4种特征编码,分别为:表述特征截面形状的截面编码、描述特征凹凸性的凹凸编码、显示特征二维俯视轮廓形状的轮廓编码以及反映特征二维俯视轮廓是否封闭的开闭编码。最后将这4种编码输入到基于人工神经(BP)网络的自动特征识别系统中,识别出特征类型并提取特征参数,从而实现特征重建。着重研究并实现了从特征分割面中提取特征编码的算法,并验证了算法的有效性。     

基于本体的制造能力P-P-R建模及其映射

在网络化制造环境下.为了盟主企业更好管理复杂零件、工艺、设备资源信息,实现制造任务和制造资源合理匹配,提出了制造任务和制造资源的匹配框架.首先,建立了基于本体的复杂零件加工特征、加工工艺、设备资源P-P-R模型,在此基础上构建P-P-R映射关系;然后,通过可拓理论实现随时添加新的零件特征和零件的工艺特征来完成制造任务-资源的匹配.最后,开发了协同制造资源配置原型系统.通过实例表明,该方法能克服Web制造资源描述差异,实现异构平台的数据统一,对提高企业间的协同效率具有显著效果.     

一个识别零件几何与工艺特征的自动分类系统

提出了一种在成组技术中应用模糊综合评判理论识别零件几何与工艺特征、进行计算机辅助零件分类的新方法，据此设计了自动分类软件。本法是根据零件本身间的相似性自动分类，不需建立一套分类用编码系统，也不需事先设定假想零件。对不同的分类要求，修改各种输入信息很方便，具有柔性。本文对２３００个航空附件回转类零件作了试验分析，讨论了特征抽取，目标类别，权级、权重分配，模糊关系矩阵计算，及自动分类应用软件设计．本软件是在ＩＢＭ－ＰＣ微型计算机上用Ｆｏｒｔｒａｎ－７７语言实现的，分类结果满意，自动分类正确率达９０％以上。本软件设计方法也适用于设计管理部门．     

基于图匹配的工程图纸检索

以图档管理系统的设计与开发为背景,提出了基于图匹配的二维图形检索模型.将不同复杂层次的图形元素构成抽象为空间关系图,使二维图纸具有统一的表示,因此将图形检索转化为不同信息粒度的空间关系图相似度计算,并通过增加结点及边匹配约束条件预测当前匹配状态的后继有效状态,有效地减少了空间关系图匹配过程中的状态搜索空间,提高了图匹配算法效率.空间关系图的表示及图匹配算法具有很好的实用价值,已在图档管理系统中得到较好应用.     

基于CAXA制造工程师的实体造型与数控仿真加工

介绍了利用CAXA制造工程师进行零件实体造型、刀具轨迹生成及仿真加工的过程.以标牌零件为例,首先将零件划分为基本形状特征,利用特征造型工具逐次创建各基本形状特征的三维实体,其次分析并创建标牌零件的加工造型,以此为基础生成各加工表面的刀具切削轨迹,最后给出零件的仿真加工结果.结果表明,利用CAXA制造工程师进行零件的实体...     

产品特征间关系的表达和算法研究

面向产品全生命周期的特征建模是现代产品建模技术的关键之一，在几何特征建模型技术中广泛采用的CSG树在描述多个领域的特征关系时存在不足之处，图状结构可以描述比树状结构更加复杂的关系。本文采用图状结构－特征图来描述特征间的关系。讨论了存储特征图的具体数据结构和定义在其上的一些基本运算。本文中所讨论的技术已被应用于轴的集成数据模型中的特征关系描述，并取得了良好的应用效果。     

银行印鉴的模糊识别方法

印鉴的计算机自动识别在金融电子化进程中是一个关键问题,也是一项十分难以解决的课题,目前国内外已提出了一些算法,但仍然在存在若干未能解决的问题,本文结合遗传算法,图像分析,模糊识别等方法,提出了一套完整的印鉴识别方法,能适应不同形状,大小的印鉴,配准精度高,特征提取较为全面,有效,分类准确,且能较好的消除背景干扰,基本达到实用要求。     

基于粗糙集特征选择的过拟合现象及应对策略

在粗糙集方法中,利用向前启发式算法进行特征选择,是一个逐步加入重要度最高的特征的过程,直至满足所给定的约束条件。但使用这一策略选择出来的特征子集有可能产生过拟合现象。鉴于此,设计了一种新的启发式算法,其主要思想是借助交叉验证的方法对特征的重要度进行计算,当过拟合出现时,则采用截断式机制终止算法。使用邻域粗糙集模型,在UCI数据集上将启发式算法与所提算法进行对比分析,实验结果表明:所提算法能够有效地降低过拟合的程度;利用所提算法得到的特征子集能够带来更好的分类性能。     

基于嵌套赋时多色图的工作流模型

为了满足扩散制造流程建模中递阶分层结构的定义和不确定运行时间的表达,通过对多色图的研究和改进,提出嵌套赋时多色图,用以构建扩散制造中的工作流模型.在此基础之上,给出工作流结构约束规则,检查结构可达性、合理性、输入/输出惟一性等,避免流程模型中出现不良结构.在流程时间分析中,利用基本结构的时间计算求解流程整体时间.引入时间裕度的概念,并在时间维分解任务节点,将多色图映射为时间距离图.利用Floyd-Warshall算法判断时间一致性,进而确定任务起止时间.以某装备的贮箱部件扩散制造为倒,对方法进行了验证.     

基于特征点互信息预配准的医学图像配准技术

基于最大互信息的医学图像配准算法近几年来成为医学图像处理领域的热点。由局部极值导致的寻优困难是困扰该算法的核心问题,混合优化算法成功地解决了互信息函数的寻优问题,但延长了配准时间。文中研究了互信息函数峰值周围的局部极值特征,提出安全区域的概念。利用特征点互信息理论,并结合多灰度级和多分辨率策略,提出一种基于混合优化算法寻优和特征点互信息预配准的改进型算法。经过模拟数据和实际数据配准实验证明,该算法在保证了配准精度的同时,提高了配准的速度,稳健性更强,具有临床推广价值。     

面向复杂场景的鲁棒KCF行人跟踪方法

经典核相关滤波(Kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法是判别式跟踪算法中效果最好的一种跟踪算法。但该算法不能很好地适应目标尺度的变化,且在遇到目标短暂消失或被其他物体遮挡等复杂情形时不具备处理目标重显的能力,因此,为使得目标跟踪能够有效地应对遮挡情形,本文从提高特征表达能力、增加尺度匹配策略和抗遮挡3个方面对经典KCF算法进行改进,提出了一种鲁棒的KCF行人跟踪算法。首先对方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients,HOG)特征和色调、饱和度、值(Hue-saturation-value,HSV)特征的响应分布进行特征融合。其次,设置动态选择尺度池来改进滤波器的固定尺寸匹配。最后,通过滤波器响应最大值的变化率衡量目标的遮挡情况,并根据上一成功帧的目标信息,通过EdgeBoxes和感知哈希算法找回目标,更新滤波器。本文所提方法在公开视频跟踪数据集Benchmark上进行测试,实验结果表明与其他目标跟踪方法相比,本文算法提高了尺度变化、遮挡等复杂情形下跟踪的鲁棒性,确保了较高的跟踪精度。     

支持索引词汇动态扩充的实例检索算法

实例检索是基于实例产品设计的关键。文中介绍了一种实例检索策略，支持实例索引词汇的动态扩充，并综合考虑“当前问题”、“用户选择实例”和“实例集中相似度更高的实例”的比较，提出了6条法则动态调整特征权重和特征属性相似度。所开发的“基于知识的机床夹具CAD系统”已在某大型航空企业应用于国家重点型号工程的研制，取得了满意的效果。     

特征加权的阴影C均值聚类新算法(英文)

将特征加权的划分聚类方法应用在阴影集的框架中阴影聚类产生的核心区和边界区的样本对每一个类的质心有不同的影响。通过集成特征权重,加权计算的公式引入到聚类算法中。权重指数的选择对于好的聚类结果非常关键,而且权重随着每次迭代划分而更新。文中给出了算法的收敛性,并且使用了可行的聚类有效性指标。在合成数据集和真实数值数据集上的不同特征权重的实验结果表明,该加权算法优于其他不加权算法。     

机械加工表面粗糙度的视觉检测

为了快速地进行机械加工表面的粗糙度的检测 ,提高检测自动化水平 ,本文提出了一种视觉检测的方法 ,该方法通过对不同类型不同粗糙度的表面功率谱的比较研究 ,提取机械加工表面的纹理分布信息特征 ,再把特征矢量输入神经网络进行训练及测试 ,结果表明 ,该方法能成功地实现机械加工表面的粗糙度的检测。该方法与一些采用图像统计特征进行粗糙度检测相比较 ,具有快速 ,识别误差小的特点