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根据【关键词:无参考模型,特征提取,卷积神经网络,特征融合,多模态数据,深度学习,网络结构,影像质量评价】搜索到相关结果 2 条
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面向边缘智能光学感知的航空紧固件旋转检测
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作者:
符长虹
陈锟辉
鲁昆瀚
郑光泽
赵吉林
来源:
应用光学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
旋转目标检测
特征融合
空洞幻影模块
边缘部署
航空紧固件
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描述:
针对航空紧固件分拣过程中现有方法存在效率低、成本高、精度差等问题,提出一种面向边缘智能光学感知的旋转目标检测方法。构建一种基于强化语义和优化空间的特征融合机制,有效提升目标检测模型的性能;设计一种空洞幻影模块,减少特征融合网络的参数量,有利于模型在工业场景下的边缘部署;采用高斯类环形平滑标签方法,在模型检测层预测分支上实现旋转目标检测,显著提升模型检测性能,并更有助于工业机器人自动抓取。在权威公开旋转数据集上,检测准确率达到77.16%。最后,在嵌入式智能设备上进行边缘部署并测试,整体准确率达到99.76%,推理速度超过20 FPS (frames per second),满足工业应用的要求。
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基于特征定位的航空航天制孔多视测量拼接方法
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作者:
王嘉瑞
崔海华
史建猛
高凯元
国荣辉
来源:
应用光学
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
点云配准
孔检测
三维重建
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描述:
为满足航空航天大部件对制孔质量的数字化原位检测需求,提出一种基于特征板的制孔多视点云拼接方法,实现孔壁完整三维形貌重建与检测。分析制孔多视检测的需求,提出采用特征定位板辅助的多视点云配准方法。介绍了内角不等四边形特征板的设计与相应的点云分割、识别算法。说明基于特征自定位的多视点云拼接及参数提取方法。结合机械臂搭建实验平台,对常用钛、铝及复合材料的试件模拟原位检测,结果显示各平均误差分别为0.011 mm、0.034 mm、0.041 mm,验证了配准算法的可靠性;并对比传统单视与该方法检测结果,体现该方法的鲁棒性。