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公开(公告)号：CN118823002A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410975719.0
申请日：2024-07-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06N3/0895 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/54
Abstract: 本发明公开了一种基于SegAug视觉分割模型的伪异常增强方法及相关装置，通过SegAug视觉分割模型对正常图像组成的训练集样本进行分割，得到组件掩码和背景掩码，利用每个训练集样本的组件掩码和背景掩码，通过粘贴、填充、引入疤痕生成三类伪异常；构建多类分类器促进自监督学习，混合正常样本与伪异常样本投入训练，提取得到包含局部纹理特征和全局高级语义特征的深度特征信息；构建针对局部异常检测以识别结构异常的局部特征分布，构建针对全局信息捕获以识别逻辑异常的全局特征分布，计算出局部异常分数与全局异常分数；基于局部异常分数和全局异常分数定义测试图像的异常分数，完成伪异常增强。有效增强模型检测全局高级语义逻辑异常的能力。
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公开(公告)号：CN116051523A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310090377.X
申请日：2023-02-09
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重构网络的物体表面缺陷检测方法及系统，采用ConvNeXt block搭建网络模型；向搭建的网络模型中引入通道注意力机制模块，得到基于ConvNeXt block和通道注意模块的U‑net网络模型；基于得到的U‑net网络模型，设置损失函数；对U‑net网络模型进行训练，保存训练生成的权重文件；将权重文件加载到U‑net网络模型中，再将带有掩码的图像输入到加载权重文件的U‑net网络模型中，根据异常检测函数GMS实现异常定位，完成缺陷检测。本发明能有效适用于物体表面缺陷检测中，适合多种工业环境，可以更好的对图像建模，重构出效果好的图片，取得好的检测效果，适用于纺织品、钢材、塑料制品、印刷品产品的表面质量控制中，用来对这些品类的物品实现表面缺陷检测。
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公开(公告)号：CN111461224B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010252163.4
申请日：2020-04-01
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/62 , G06N3/04 , G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种基于残差自编码神经网络的相位数据解包裹方法，读取生成的实验数据，将相位数据解包裹任务视为一种多分类问题，建立残差自编码神经网络；采用Zernike多项式生成模拟初始相位数据集，对模拟初始相位数据集进行包裹处理，对残差自编码神经网络进行训练；对训练后的网络模型进行评估，如果满足预设精度要求，则通过残差自编码神经网络对包裹相位进行预测分类，得到与之对应的包裹倍数分布图，利用二维中值滤波器对结果进行处理得到去噪的包裹倍数分布图；将相位包裹倍数分布图与包裹的相位数据和待测数据Xtrest进行求和运算得到最终的解包裹相位结果，表征待测对象的表面轮廓的起伏信息。本发明可实现各种自由曲面相位数据的解包裹运算。
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公开(公告)号：CN111275697B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010085060.3
申请日：2020-02-10
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/269 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06V10/75
Abstract: 本发明公开了一种基于ORB特征匹配和LK光流法的电池丝印质量检测方法，采集电池丝印图像数据，进行预处理提取电池丝印区域；采用矩形分块的方式进行建模，包括插画部分模板和文字部分模板，基于ORB算法提取模板丝印和待测丝印的特征并匹配，实现对丝印内容的定位；基于形态学的图像差影法进行检测，如果出现误报，使用基于L‑K光流法的扭曲校正检测方法进行二次检测；如果没有出现误报，输出结果图像及检测数据，执行分拣操作。本发明实时性好、检测率高，通过改进传统差影法，并将光流法引入印刷缺陷检测领域内，大大提升了对非精确印刷的适应性与检测率。
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公开(公告)号：CN113706464B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110832939.4
申请日：2021-07-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/30 , G06T5/00 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06V10/46 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种印刷品外观质量检测方法及系统，收集良品印刷图像和未知印刷图像共同构成原始训练集与测试集，从原始训练集中选取一张图像进行分割用于创建形状模板，然后将原始训练集与测试集中的完整图像通过模板匹配方法结合图像仿射变换实现自动分割，采用分割得到的子图像构建处理后的训练集与测试集；采用基于随机插值与高斯平滑的图像扭曲方法作为训练集的数据增强手段，对处理后的训练集中的图像进行数据增强；利用数据增强后的训练集图像对Unet型卷积神经网络进行训练；将测试集图像输入训练后的Unet型卷积神经网络，输出印刷品外观检测结果。具有更高的检测准确率，能更有效地保障企业印刷产品整体外观质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116309297A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310003720.2
申请日：2023-01-03
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/30 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于单样本学习与骨架重构的印刷缺陷检测方法及系统，采用适用于印刷图像的数据增强方案对单张印刷图像进行数据增广，避免模型对训练样本的过拟合；由骨架通过网络重构图像，重构任务能有效控制模型的泛化能力，使得模型能准确重构正常区域，而在异常区域产生较大的重构误差；在网络设计层面，采用基于膨胀卷积与随机复制粘贴噪声设计的改进降噪自编码器结构，同时捕获全局信息与局部细节；采用适用于印刷领域的图像对比算法，通过图像差分，配合开闭运算，最终确定缺陷位置；经实验与工程验证，本发明能有效检测出各类印刷缺陷，具有广泛的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN112869724B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110071435.5
申请日：2021-01-19
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道被动式采集信号的胎儿健康监测仪，参考信号采集装置，用于采集孕妇心跳和呼吸产生的参考信号；胎儿信号采集装置，采集胎儿信号；手持式控制主机，计算得到胎儿心率；提取参考信号S0的时频特性，根据时频特性建立带通滤波器去除由孕妇心跳和呼吸产生的干扰信号，使用阈值滤波法去除胎儿信号中由于孕妇身体活动产生的干扰信号，采用互相关分析法提取胎动特征信号并计算出胎动次数；实现对参考信号和胎儿信号的存储、滤波、特征提取分析，并显示监测到的胎儿心率和胎动次数。本发明能够便携地穿戴于孕妇身体，实现高精度胎儿心率监测和胎动计数，孕妇能随时了解胎儿的健康状态。
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公开(公告)号：CN112116616A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010778712.1
申请日：2020-08-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的相位信息提取方法、存储介质及设备，构建Hypercolumns卷积神经网络模型，对干涉条纹图像进行分析并预测得到与其对应的相位数据；分别利用正弦/余弦形数据集、二次曲面数据集、波浪形数据集和自由曲面数据集四种不同的数学函数生成样本集中相位数据，然后通过干涉条纹图像光强分布公式得到与相位数据对应的干涉图像，等分生成样本后共同构成训练集中N组数据与验证集中M组数据；然后基于生成的所有样本数据，对Hypercolumns卷积神经网络模型进行训练；采用多项式三维曲面拟合方法消除Hypercolumns卷积神经网络初始预测结果的局部误差，实现相位提取结果优化。本发明处理速度快，相位提取精度高，且可实现单帧干涉图相位提取功能。
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公开(公告)号：CN111561877A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010333826.5
申请日：2020-04-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点衍射干涉仪的可变分辨率相位解包裹方法，生成与干涉仪实际采集得到网络模型训练和验证数据；进行包裹处理后建立训练/验证数据集，采用四步移相法提取干涉图相位数据；建立卷积自编码神经网络模型，将训练数据输入模型，通过多次迭代训练网络直至最优状态然后再对仪器采集的待处理数据进行预测；在预测前根据分辨率对包裹相位图进行区域划分，通过后续拼接策略进行全幅解包；以原始包裹相位为基准，提取数据跳变点得到包裹区域轮廓，套入初始预测结果并以区域为单位去噪，对预测结果进行优化处理提高解包准确度；利用Iterative Closest Point算法拼接多组相邻相位数据实现分辨率可调。解包精度高，通用性强，实时处理能力强。
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公开(公告)号：CN115183697B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210841640.X
申请日：2022-07-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种基于干涉光强信息的相位提取方法及系统，采集两帧相差为#imgabs0#的非球面干涉图，并用从球面镜干涉图中计算出的背景光强和调制度代替待测元件的背景光强和调制度，基于干涉公式对非球面干涉图进行相位提取；对相位信息进行相位解包，并用Zernike多项式对波面进行拟合以消除调整误差，最后求解待测面形信息。本发明是以干涉场的光强分布和干涉图中像素点的灰度信息为基础，通过计算光强，只需采集两帧干涉图即可完成对非球面元件的面形检测，结构简单，相较于传统的多步移相法，有效减少了移相次数，避免了误差累积，检测效率更高，适用于大批量的非球面元件检测。
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