1 中国科学院福建物质结构研究所泉州装备制造研究所, 福建 泉州 362200
2 福州大学电气工程与自动化学院, 福建 福州 350108
针对织物瑕疵数据集搜集和织物瑕疵检测困难的问题, 提出了一种使用深度学习与传统算法相结合的织物瑕疵检测算法。首先提出特征金字塔结构的自编码网络, 对正常样本进行学习。其次检测过程中提出同一尺度下进行多模型融合, 在降低漏检率的同时移除纹理噪声的干扰。实验结果表明, 所提出的学习方法对织物中线状瑕疵检测率高达98%以上, 对织物中的面状瑕疵的检测率也达到了84%以上。对于实际生产过程中的瑕疵检测具有应用价值。
光照归一化 卷积神经网络 图像重构 残差图融合 瑕疵检测 illumination normalization convolutional neural network image reconstruction residual graph fusion defect detection
中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所，福建 泉州 362200
建筑垃圾的处理事关环保建设，是当前建筑领域亟待解决的问题之一，而目前建筑垃圾分拣设备的主要技术瓶颈是相近比重物质的分选。结合建筑垃圾的特点，采用颜色识别方法来解决相近密度物质分选这一技术难题。通过基于HSV的阈值分割算法和K均值聚类算法对建筑垃圾图像进行实时采集和处理，对不同颜色的建筑垃圾进行识别。实验结果表明，采用的建筑垃圾颜色识别方法结果与人类视觉系统判断一致，能够辨识目标砖块并确定其位置。
颜色识别 彩色图像分割 阈值分割 K均值聚类算法 color recognition color image segmentation threshold segmentation K-means clustering algorithm
华侨大学信息科学与工程学院, 福建省光传输与变换重点实验室, 福建 厦门 361021
由于多重散射的影响，当激光光束经过散射介质(例如牛奶、生物组织等)之后将形成散斑。如何调制激光光束，使其经过散射介质之后能实现有效地聚焦是一项具有重要意义的研究工作。研究了利用空间光调制器和连续顺序反馈优化算法对入射光波前进行相位调制，从而实现了激光光束经过散射介质的有效聚焦，得到的最大光强增长因子为50.6139。还研究了空间光调制器上的总调制单元个数、每个调制单元的相位精度对光强增长因子的影响。实验研究结果表明，目标位置处的光强随着总调制单元数的增加而增加，并且随着调制单元的相位精度的增加而增强。
激光光学 散射 聚焦 反馈优化算法 相位调制
华侨大学 信息科学与工程学院,福建省光传输与变换重点实验室, 福建 厦门 361021
基于角谱衍射公式和散射介质的圆形高斯分布模型, 数值模拟光通过散射介质的聚焦.通过反馈优化算法实现散射光束的波前整形, 在目标位置处形成一个很亮的聚焦光斑.改变聚焦目标位置后, 可实现任意位置处的单点或多点聚焦.讨论了空间光调制器上的总调制单元个数、每个调制单元相位准确度与光强增长因子的关系.结果表明：目标位置处的光强随着总像素单元数的增加而线性地增强, 并且随着调制单元的相位准确度的增加而增强.
散射介质 聚焦 角谱衍射公式 圆形高斯分布 算法 Scattering media Focusing Angular spectrum diffraction theorem Circular Gaussian distribution Alaogirhm
