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刘学福
作品数:
7
被引量:5
H指数:1
供职机构:
广东工业大学
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发文基金:
国家自然科学基金
国家科技支撑计划
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
许亮
广东工业大学自动化学院
何小敏
广东工业大学自动化学院
徐海波
广东工业大学自动化学院
刘兰英
广东工业大学
赵锡恒
广东工业大学
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机构
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广东工业大学
作者
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2015
2篇
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一种条状物体表面缺陷在线视觉注意力检测方法
本发明涉及一种条状物体表面缺陷在线视觉注意力检测方法,本发明充分利用图像预处理技术和视觉注意力模型。首先,利用基于背景估计的图像处理技术,降低或消除文字、商标等特征对药卷裂痕缺陷的影响,突出表面缺陷信息;然后,利用视觉注...
许亮
徐海波
何小敏
刘学福
文献传递
一种基于图像分块方差-加权特征值的多缺陷检测方法
本发明是一种基于图像分块方差-加权特征值的多缺陷检测方法,本发明利用图像分块提取子图像,加权协方差计算加权特征值来确定缺陷。图像分块目的是利用图像方差与分块子图像的方差比较,去除图像方差值较小的子图像,得到包含潜在缺陷的...
许亮
苏培权
何小敏
刘学福
基于时间加权K-近邻法的无线传感器网络故障诊断方法
本发明涉及一种基于时间加权K‑近邻法的无线传感器网络故障诊断方法,先建立K‑近邻法训练库;按时离散采样WSN状态特征值并组成特征向量,每个特征向量代表无线传感器网络该采样时刻的状态;K‑近邻法对WSN特征向量作预诊断,启...
许亮
赵锡恒
何小敏
刘学福
黄华
刘兰英
文献传递
基于显著性模型和区域生长法的药卷缺陷检测
被引量:4
2015年
针对工业炸药生产过程中药卷表面裂痕的包装缺陷问题,运用机器视觉技术,提出一种基于显著性模型和局部方差区域生长法的药卷缺陷检测方法。该方法经过图像预处理,对药卷图像进行背景估计与差分;利用显著性模型,提取缺陷特征;通过局部方差区域生长法,分割目标区域,完成对缺陷药卷的检测。实验结果表明,该算法可快速有效地提取缺陷区域,平均检测时间为55.72 ms,缺陷检测率高达96.36%。
刘学福
何小敏
许亮
徐海波
关键词:
机器视觉
基于机器视觉的药卷多缺陷在线检测
随着经济建设的快速发展,工业炸药生产规模的不断扩大,民爆行业要求技术不断完善,大力提高生产线智能化、自动化水平已成必然趋势。由于炸药在生产包装过程中由于各种因素从而导致药卷包装存在多种表面缺陷,尤其是药卷表面出现裂痕,并...
刘学福
关键词:
工业炸药
图像识别
图像处理
文献传递
一种基于图像分块方差-加权特征值的多缺陷检测方法
本发明是一种基于图像分块方差‑加权特征值的多缺陷检测方法,本发明利用图像分块提取子图像,加权协方差计算加权特征值来确定缺陷。图像分块目的是利用图像方差与分块子图像的方差比较,去除图像方差值较小的子图像,得到包含潜在缺陷的...
许亮
苏培权
何小敏
刘学福
文献传递
基于时间加权K-近邻法的无线传感器网络故障诊断方法
本发明涉及一种基于时间加权K-近邻法的无线传感器网络故障诊断方法,先建立K-近邻法训练库;按时离散采样WSN状态特征值并组成特征向量,每个特征向量代表无线传感器网络该采样时刻的状态;K-近邻法对WSN特征向量作预诊断,启...
许亮
赵锡恒
何小敏
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