苟爽
- 作品数：10 被引量：37H指数：3
- 供职机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学建筑科学更多>>
- 一种具有姿态自修正的管道机器人
- 本实用新型涉及一种具有姿态自修正的管道机器人，属于自动化控制技术领域。本实用新型包括机身、万向轮平衡装置和风扇驱动装置；万向轮平衡装置包括万向轮，所述万向轮包括连接杆、转动轴<Image file="DEST_PATH_...
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- 一种利用辅助激光点成像的图像采集装置
- 本实用新型涉及一种利用辅助激光点成像的图像采集装置，属于无损检测领域。本装置由感应加热单元、图像采集单元、图像处理单元组成。感应加热单元的涡流加热探头对被测埋地管道进行非接触式局部微加热，埋地管道就会产生电涡流使管壁发热...
- 张云伟樊阳阳王卓苟爽喻勇
- 文献传递
- 一种电涡流加热式管道缺陷红外成像检测装置及检测方法
- 一种电涡流加热式管道缺陷红外成像检测装置及检测方法，属于无损检测领域。本装置由感应加热单元、图像采集单元、图像处理单元组成。感应加热单元的涡流加热探头对被测埋地管道进行非接触式局部微加热，埋地管道就会产生电涡流使管壁发热...
- 张云伟樊阳阳王卓苟爽喻勇
- 文献传递
- 基于计算机视觉的草莓等级判别研究被引量：6
- 2015年
- 如何对采集到的草莓图像进行分割和如何选取评定草莓等级的特征参数是草莓自动分拣系统的2个重要环节。该研究利用草莓R、G、B通道明显的像素差值来分割目标和背景,并且选取草莓的形状特征和成熟度作为草莓评级的特征参数,综合运用机器视觉、神经网络等理论方法,通过实验数据统计,建立极坐标下草莓外形轮廓特征参数及颜色空间下成熟度特征参数的提取方法,以人工神经网络为识别模型,实现对草莓的自动分类。实验结果表明,该方法对草莓的自动分级结果与人工分级结果相比较,准确率达到90%,具有实际的可行性。
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- 关键词：草莓图像采集图像分割特征提取
- 基于机器视觉的燃气管道内环境感知技术研究
- 城市燃气管道埋设于地下,由于老化、腐蚀等原因将引起物质泄漏事故,容易造成严重的人员伤亡和经济损失。因此城市地下燃气管道需要定期检查,对受损的区域进行维修。城市地下燃气管道具有数量庞大、结构复杂、管径大小各异和管道外部空间...
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- 关键词：机器视觉摄像机标定单目视觉环境感知
- 文献传递
- 基于机器视觉的草莓自动分级方法研究被引量：14
- 2018年
- 针对传统草莓自动分级处理系统利用单一特征衡量草莓品质的不足,提出从成熟度、质量、形状三方面综合评估的方法,以快速有效地完成草莓自动分级处理。该方法先计算分析HSV颜色模型中H参数判断草莓成熟度,利用图像投影面积-质量函数关系对成熟度达标的草莓进行质量测算,再采用K均值聚类法与判别分析相结合对质量达标的草莓进行形状分类,并利用加权法计算草莓质量与形状评级分确定草莓品质等级。试验表明,该方法与人工评级相比准确率达到90%以上。
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- 关键词：机器视觉草莓K均值聚类
- 一种基于压力感应的水管自动开关装置
- 本实用新型涉及一种基于压力感应的水管自动开关装置，属于自动化领域。本实用新型阀体为电磁阀，传感检测单元由前置压力传感器和后置压力传感器构成，控制单元由微型单片机、驱动电路构成，供电模块由普通电池组构成；所述前置压力传感器...
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- 文献传递
- 热激励参数对管道缺陷区域热生成率影响的有限元分析被引量：2
- 2018年
- 基于有限元分析方法,利用ANSYS软件模拟对含有典型圆形缺陷的管道内表面进行电磁感应加热,建立了电磁-热耦合有限元模型,通过数值仿真计算得到了管道内表面热生成率的分布图,分析了电流频率、提离高度、输入电流密度这三个主要的热激励参数的变化对加热区域热生成率的影响关系。结果表明,随着感应加热线圈电流频率的增加,被加热工件表面最大热生成率近似呈线性增加;随着提离高度的增加,被加热工件表面的最大热生成率减小,且呈非线性关系;随着输入电流密度的增加,被加热工件表面的最大热生成率近似呈指数的形式增加;进行电磁感应加热时,被加热工件表面缺陷处的热生成率明显高于其他区域,这一特点将导致温度场分布的差异,利用这种差异可以提取并识别缺陷。
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- 关键词：有限元分析
- 一种电涡流加热式管道缺陷红外成像检测装置及检测方法
- 一种电涡流加热式管道缺陷红外成像检测装置及检测方法，属于无损检测领域。本装置由感应加热单元、图像采集单元、图像处理单元组成。感应加热单元的涡流加热探头对被测埋地管道进行非接触式局部微加热，埋地管道就会产生电涡流使管壁发热...
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- 文献传递
- Gabor特征与深度信念网络结合的人脸识别方法被引量：14
- 2017年
- 提出了一种基于Gabor特征和深度信念网络(DBN)的人脸识别方法,通过提取Gabor人脸图像的不同尺度图进行卷积融合,将融合后的特征图作为DBN的输入数据,训练多层来获得更加抽象的特征表达,整个训练的过程中采用交差熵来微调DBN,模型的最顶层结合Softmax回归分类器对抽取后的特征进行分类。在AR人脸库测试的实验结果表明:将Gabor特征与DBN结合应用于人脸识别,其准确率可高达92.7%,与其他浅层学习模型相比,DBN学习了数据的高层特征的同时还降低了特征维数,提高了分类器的分类精度,最终有效改善了人脸识别率。
- 杨瑞张云伟苟爽支艳利
- 关键词：GABOR特征
