一种基于零次学习的低光照钢铁表面缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN119091217A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411236791.8

    申请日:2024-09-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于零次学习的低光照钢铁表面缺陷检测方法,属于自然图像处理领域,包括:对数据集中原始钢铁表面缺陷图像进行利用物理学启发的低光照度合成框架来合成的低照度图像,并与原始图像成对输入。提出一种以yolo为基本框架,引用了Retinex理论,并将使用反射率表示学习模块作为附加解码器引入其中的DaiNet模型,并加入了一个互换再分解一致性过程使得到的反射率表示稳定精准,又提高了网络的整体可视化性能。本发明在两个公开的数据集东北大学钢铁缺陷数据集(NEU‑DET)和谢韦尔钢材数据集(Severstal‑steel‑defect)上进行实验并与yolov5和yolov8进行对比实验,验证了DaiNet训练出的钢铁表面缺陷图像具有更好的可视性,有效的提升了可视化性能。

    一种医疗图像采集系统
    2.
    实用新型

    公开(公告)号:CN221750552U

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202420273536.X

    申请日:2024-02-03

    Inventor: 王进科 李鹏胜

    Abstract: 本实用新型提供一种医疗图像采集系统,包括:B超采集单元,所述B超采集单元与隔离模块电性连接,用于利用超声波在人体组织中传播时的回声反射来得到图像模拟量的电信号、隔离模块,用于隔离B超机信号传输、图像采集单元、可编程逻辑器件以及存储器,本实用新型通过B超采集单元、隔离模块、图像采集单元、可编程逻辑器件、存储器、USB控制器、计算机来完成医疗用B超拍摄成像的过程,提出的隔离模块将B超机采集的模拟量电信号转换为光信号,该光信号在独立的光纤中传输,传输至图像采集单元后,通过光电转换器转换为电信号,从而完成隔离式的信号传输,有效降低计算机电源对B超机数据采集的影响。

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