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

Inventor： 李兵 ,  蒋冰克 ,  刘桐坤 ,  金霄 ,  杜肖 ,  赵卓

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。

公开(公告)号：CN116740443A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310705036.9

申请日：2023-06-14

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 李兵 ,  蒋冰克 ,  金霄 ,  杜肖 ,  赵卓

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T3/40 ,  G06T7/11 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于少样本学习的多尺度特征匹配印刷缺陷检测方法，采集正常印刷图像为正样本，通过数据增强进行扩充，得到数据集；将数据集中的同一图像调整为两种尺寸，实现多尺度尺寸输入，然后分别利用预训练网络提取特征、局部邻域特征聚合、特征降维和多层特征融合，得到两种特征集合，分别进行稀疏采样得到两种核心集合；将待检测图像调整至前述两种尺寸，并采用同样方法得到两种特征集合；利用K最近邻检索算法进行特征匹配，并将得到的异常分割结果合并，实现异常检测。本发明通过多尺度的特征提取和特征匹配，该方法能够在不同尺度下更全面地捕捉异常区域，并通过合并结果提高异常检测的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118823477A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410975749.1

申请日：2024-07-19

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 李兵 ,  金霄 ,  赵卓 ,  刘桐坤 ,  杜肖 ,  金柳亦 ,  蒋冰克

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/088 ,  G06V10/40 ,  G06N3/096 ,  G06N3/045 ,  G06V10/762 ,  G06T7/136 ,  G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的自动化装配异常检测方法及系统，利用DINO模型预训练的网络结构对采集到的螺钉安全绳图像进行特征提取，通过自监督学习和知识蒸馏提取图像特征，生成核心集；使用贪心选择算法对核心集进行采样，对核心集进行筛选和聚集以完成安全绳图像的提取；通过Kmeans算法对筛选后的特征集进行聚类，再利用全连接高斯条件随机场、阈值分割及面积筛选算法完成安全绳图像的提取；利用SAM大模型及得到的安全绳图像，进行先验提示框的输入，完成螺钉图像的提取；根据提取的安全绳图像和螺钉图像，利用位置判断知识判断螺钉安全绳的安装，实现装配异常检测。确保了螺钉安全绳图像的精准分割和判别，提高了自动化检测的效率和可靠性。

公开(公告)号：CN118031844A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410262765.6

申请日：2024-03-07

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 赵卓 ,  李兵 ,  耿乐琪 ,  路嘉晟 ,  金霄 ,  胡振川

IPC: G01B11/24 ,  G01B9/02

Abstract: 本发明公开了一种基于多波长点衍射干涉术的非球面镜精密测量方法，首先通过干涉仪衍射产生的高精度波前对非球面镜进行相对测量；其次再多波长光源的基础上利用拍频原理产生大范围的等效波长，使精密测量可以更加灵活并适应不同场景，如大偏离或高分辨率测量需求；再次，提出机器视觉对准技术来校准光路，减小衍射光对准误差，提高波前与干涉图质量；最后通过使用随机两步相位提取技术，以高精度和高效率提取面形误差图。本发明可用于球面、非球面光学元件的面形测量，集成了机器视觉光路校准功能及随机2补相位提取方法，较传统干涉仪具有精度高、效率高、测量范围大、鲁棒性强等优势。

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

Inventor： 李兵 ,  金柳亦 ,  赵卓 ,  杜肖 ,  刘桐坤 ,  金霄 ,  蒋冰克

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。

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

Inventor： 李兵 ,  杜肖 ,  赵卓 ,  刘桐坤 ,  蒋冰克 ,  金霄 ,  金柳亦

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

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。