吕宏峰
- 作品数：3 被引量：14H指数：3
- 供职机构：工业和信息化部电子第五研究所更多>>
- 发文基金：广州市科技计划项目国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于机器视觉的电子元器件表面缺陷检测被引量：4
- 2021年
- 在电子元器件的实际生产过程中,由于各个方面因素的影响,电子元器件表面会产生划痕、脏污等表面缺陷,这些缺陷将会严重地影响元器件的质量。目前主要采用人工目检的方式对缺陷进行检测,但这种方式成本高且误差较大。快速、有效地检测金属表面缺陷已成为提高生产效率的关键。复杂的光照条件会使金属表面产生强反射和倒影,缺陷种类多样、边界模糊,给缺陷检测问题带来巨大的挑战。为了解决上述问题,提出了Canny-区域分裂合并算法。经过实验验证,该方法具有更高的精度和良好的鲁棒性,可应用于实际生产中。
- 吕宏峰夏皓罗军刘磊
- 关键词：电子元器件机器视觉
- 基于计算机视觉的电子元器件表面缺陷检测被引量：3
- 2023年
- 电子元器件表面缺陷(如划痕、气泡和毛刺等)会在一定程度上影响其质量。现阶段主要是通过人工的方法对表面缺陷进行检测。随着人工智能技术的成熟,通过计算机视觉的方法对电子元器件的表面缺陷进行检测已经成为可能。因此,提出了一种基于计算机视觉的电子元器件表面缺陷检测方法。首先,搭建了用于检测的硬件平台,并建立了电子元器件外观图像的样本库;其次,分析了图像滤波和图像初步筛选的方法;然后,分析了卷积神经网络的基本原理,并对比各种成熟神经网络模型的识别准确率;最后,选择VGGNet19网络来对电子元器件的外观图像进行分类识别,识别的准确率高达90%,从而证明了所提出的方法的有效性,具有一定的实用价值。
- 刘竞升邱宝军吕宏峰
- 关键词：电子元器件图像滤波卷积神经网络
- 图像超分辨率深度学习研究及应用进展被引量：8
- 2021年
- 图像超分辨率重建是用低分辨率图像重建出对应的高分辨率图像的过程。目前,图像超分辨率技术已经成功应用于计算机视觉和图像处理领域。近年来,由于深度学习具有能够从大量数据中自动学习特征的能力,因此被广泛应用于图像超分辨率领域中。介绍了图像超分辨重建的背景,详细总结了用于图像超分辨率的深度学习模型,阐述了图像超分辨率技术在卫星遥感图像、医学影像、视频监控、工业检测任务方面的应用。总结了图像超分辨算法的当前研究现状以及未来发展方向。
- 夏皓吕宏峰罗军蔡念
- 关键词：图像超分辨率卷积神经网络
