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Patent Agency Ranking
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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN108734706B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201810491167.0
申请日：2018-05-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合区域分布特性与边缘尺度角度信息的转子绕线图像检测方法，包括步骤1：将待测图像分别进行灰度、滤波及阈值预处理操作，以此完成绕线区域图像预处理，待测图像成为二值图像；步骤2：计算待测图像和模板之间绕线区域轮廓空间分布特性的相似程度，以此来进行模板检索；步骤3：通过对待检测图像轮廓边缘上的采样点与该区域轮廓质心形成的向量与该点处梯度向量间的相对角度信息以及该向量自身的尺度信息的计算，实现轮廓形态的描述；步骤4：通过巴氏距离来计算待测图像与模板之间角度与尺度分布信息的相似度，进而实现待测图像的检测，有效避免了因模板选取偶然性对检测精度的影响，缩短了检测时间和提高了检测准确率。
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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
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。
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公开(公告)号：CN108734706A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810491167.0
申请日：2018-05-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合区域分布特性与边缘尺度角度信息的转子绕线图像检测方法，包括步骤1：将待测图像分别进行灰度、滤波及阈值预处理操作，以此完成绕线区域图像预处理，待测图像成为二值图像；步骤2：计算待测图像和模板之间绕线区域轮廓空间分布特性的相似程度，以此来进行模板检索；步骤3：通过对待检测图像轮廓边缘上的采样点与该区域轮廓质心形成的向量与该点处梯度向量间的相对角度信息以及该向量自身的尺度信息的计算，实现轮廓形态的描述；步骤4：通过巴氏距离来计算待测图像与模板之间角度与尺度分布信息的相似度，进而实现待测图像的检测，有效避免了因模板选取偶然性对检测精度的影响，缩短了检测时间和提高了检测准确率。
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