排序方式: 共有19条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
缺陷识别是人造板检测的重要环节,目前大多采用人工检测方法。将一种轻量级的深层神经网络MobileNet与SSD算法结合,使用Inception网络附加到多个特征映射上,构建SSD-MobileNet算法模型用于人造板的缺陷检测,以提高区分不同缺陷的能力。从人造板工厂生产现场获取主要包括粗刨花、水印、砂痕、杂物、胶斑5种缺陷类型的表面缺陷图,制成一个包含3216张人造板表面缺陷图像的数据集。利用该数据集对SSD-MoblieNet模型进行训练、测试,并与其他特征提取网络(ResNet18、VoVNet39、ESPNetV2)的检测精度和检测速度的影响结果进行对比,发现其检测速度最快达到75帧/s,相对其他特征提取网络的平均精度均值提升2.26%~3.52%。该研究为实现人造板表面实时在线检测提供良好的技术支撑。 相似文献
2.
3.
4.
5.
搭建了一个便利有效地双目视觉系统,结合深度信息,精准地提取手势信息。采用模板标定法对双目相机进行标定,精确地获取了相机的参数,标定的像素误差为0.67个像素;在立体匹配阶段,利用BM算法快速准确地实现了左右相机图像的匹配,获得被测手势的视差;结合三角测距原理,从而生成较为稠密的深度图;最后将深度信息重新映射到原彩色图像上,实现三维重建,生成三维云图,根据云图信息双目视觉系统能有效地从复杂背景中分割手势,并换一种手势进一步验证了所搭建的双目视觉系统从复杂背景中分割手势的可行性。 相似文献
6.
人类的上肢系统功能复杂,感觉反馈极其丰富,如何确立假手的控制信号源是一个复杂的伴随着整个人类历史的难题。自控制论被提出以来,人们在假手控制方面投入了大量的研究,随着社会的进步与发展,生物医学领域以及军工业领域中的假肢以及各种机器人对控制信号源的要求越来越高,关于假手控制信号源的深层研究已成为目前及以后很长一段时间的热点研究方向。目前假手控制采用的控制信号源主要包括机械运动、声音、再造指、肌电信号、脑电、脑磁等。通过对近10年来国内外学者在假手控制方面研究的比较分析,介绍了假手控制的原理,对假手控制信号源的研究进展进行了综述,同时对这些假手控制信号源进行了对比分析,指出了假手控制信号源有待进一步研究的问题和发展趋势。 相似文献
7.
8.
肉鸡厩粪蛋白质含量高而价格低廉。一般来说,给肥育期肉牛饲喂肉鸡厩粪是不会有害处的。但在某些情况下,肉鸡厩粪可能对肉牛有致死性作用。抗球虫药中毒南非兽医研究所的 Neil Fourie 警告说,如果农民要用肉鸡厩粪作为肥育期肉牛的饲料,他们就应小心不要在肉鸡日粮中加入含任何生长促进剂或其他药物的添加剂。Fourie 博士曾作过一次调查。在 Odendaalsrus 地方有一位养牛人给他的肥育肉牛日粮中加入了肉鸡厩粪,而这些厩粪中据说含有高水平的常用于家禽业中的一种药物,结果他的牛在将要上市之时死了540头,从而造成了19万美元的损失。 相似文献
9.
10.