公开(公告)号：CN108932712A

公开(公告)日：2018-12-04

申请号：CN201810651213.9

申请日：2018-06-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 张小国 ,  燕松 ,  贾友彬 ,  朱亚旋 ,  陈刚

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/44

Abstract: 本发明公开了一种转子绕组质量检测系统，该系统包括：图像预处理模块，通过图像模板定位对转子绕组图像进行分割，以获得待检测部位的图像集合，并对各个所述待检测部位的图像合格与否进行标记，将所述标记后的待检测部位的图像集合作为训练集；特征提取模块，采用LBP方法提取各个所述待检测部位图像的纹理；神经网络训练模块，用卷积神经网络对所述LBP算子提取的转子绕组图像的纹理特征进一步提取目标特征来区分转子绕组质量，学习网络参数；图像检测模块，用训练完成的神经网络对需要检测的转子绕组图像进行质量检测。本发明通过对转子绕组纹理信息的学习，该方法不断优化网络系统的权重参数，极大地提高了转子绕组资质的检测和识别率，特别是对那些反射不好的部件。

公开(公告)号：CN110298822A

公开(公告)日：2019-10-01

申请号：CN201910468250.0

申请日：2019-05-31

Applicant: 东南大学

Inventor： 何荣开 ,  朱亚旋 ,  张小国 ,  燕松 ,  王慧青

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/33 ,  G01N21/84

Abstract: 本发明提供一种基于图像分割配准和残差网络的转子绕线检测方法，针对转子绕线缠绕形态合格性判断，通过对待测部位形态学分析，结合控制系统与传动系统精确配准，对旋转件转子绕线图像进行挂钩模板定位分割，得到受偏转角影响较小的转子绕线部分，利用深度学习检测算法实现在一个旋转周期内对整个转子合格性的完整检测。本发明解决了转子旋转件检测时偏转角的干扰影响，结合设计的残差网络深度学习检测算法，提高了检测的精度，满足工业生产中的检测需求。

公开(公告)号：CN110288570A

公开(公告)日：2019-09-27

申请号：CN201910468251.5

申请日：2019-05-31

Applicant: 东南大学

Inventor： 张小国 ,  燕松 ,  何荣开 ,  贾友彬

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于视觉注意机制的转子绕线弱反光图像检测方法，首先，输入预先采集的固定大小转子绕线图像并调整亮度与对比度；然后，利用混合图像的空间信息与通道信息的视觉注意机制增强对转子绕线图像细节特征提取；最后，构建深度学习网络模型对转子绕线缠绕形态进行合格性判断。在电机转子生产的过程中，部分转子绕线由于表面绝缘涂层不均匀或加工不规范等原因，导致在相机视野中绕线图像出现部分和背景相近的弱反光区域，其特征难以提取，本发明通过采用混合通道域和空间域的视觉注意机制加强对弱反光件图像细节特征的处理，有效提高对弱反光件合格性的识别率。

公开(公告)号：CN107301658B

公开(公告)日：2020-06-23

申请号：CN201710356301.1

申请日：2017-05-19

Applicant: 东南大学

Inventor： 张小国 ,  黄鸿飞 ,  燕松 ,  吕家东 ,  王庆

IPC: G06T7/33 ,  G06F16/29 ,  G06F16/583

Abstract: 本发明公开了一种无人机影像与大规模旧时相影像快速匹配定位的方法，首先对大规模旧时相影像进行特征点预处理并建立匹配库，然后利用无人机POS系统提供的地理信息和新旧时相影像的特征点信息进行粗—精双匹配，实现新旧时相影像的快速匹配定位，最后精确提取出新旧时相影像的感兴趣区域。该方法相较于传统技术，能够快速准确地匹配定位到目标区域，用时较短，解决了大规模旧时相影像匹配定位的难题，同时为后续无人机影像快速实时发现可疑地物提供了保证。

公开(公告)号：CN108765365A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810287072.7

申请日：2018-04-03

Applicant: 东南大学

Inventor： 张小国 ,  燕松 ,  朱亚旋 ,  何荣开

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/41 ,  G06T7/62

CPC classification number: G06T7/001 ,  G06T7/41 ,  G06T7/62 ,  G06T2207/10004 ,  G06T2207/20032 ,  G06T2207/30108

Abstract: 本发明公开了一种转子绕线图像合格性检测方法，包括如下步骤：(1)采集转子绕线待检测部位图像，对采集的图像进行预处理；(2)对图像进行二值化处理，计算连通区域面积；(3)基于纹理特征对二值化图像进行定量描述；(4)基于纹理特征，通过欧氏距离或巴氏距离在模板图像中选取合适的匹配模板，最后对其进行基于矩特征的相似度匹配；本发明与现有技术相比，可以快速准确可靠地在线检测转子绕线的合格性，有利于下一道工序的生产，且适用于长时间连续工作的恶劣生产环境。

公开(公告)号：CN107301658A

公开(公告)日：2017-10-27

申请号：CN201710356301.1

申请日：2017-05-19

Applicant: 东南大学

Inventor： 张小国 ,  黄鸿飞 ,  燕松 ,  吕家东 ,  王庆

IPC: G06T7/33 ,  G06F17/30

CPC classification number: G06T7/33 ,  G06F16/29 ,  G06F16/583 ,  G06T2207/10004

Abstract: 本发明公开了一种无人机影像与大规模旧时相影像快速匹配定位的方法，首先对大规模旧时相影像进行特征点预处理并建立匹配库，然后利用无人机POS系统提供的地理信息和新旧时相影像的特征点信息进行粗—精双匹配，实现新旧时相影像的快速匹配定位，最后精确提取出新旧时相影像的感兴趣区域。该方法相较于传统技术，能够快速准确地匹配定位到目标区域，用时较短，解决了大规模旧时相影像匹配定位的难题，同时为后续无人机影像快速实时发现可疑地物提供了保证。