

基于轮廓特征及灰度相似度匹配的接触网绝缘子缺陷检测(英文).docx
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基于轮廓特征及灰度相似度匹配的接触网绝缘子缺陷检测(英文).docx
基于轮廓特征及灰度相似度匹配的接触网绝缘子缺陷检测(英文)Title:ContactNetworkInsulatorDefectDetectionBasedonContourFeaturesandGrey-levelSimilarityMatchingAbstract:Thedetectionofdefectsincontactnetworkinsulatorsplaysacrucialroleinensuringthesafeandefficientoperationofrailwaysystems.I
基于轮廓检测和特征匹配的LCD缺陷检测方法.pdf
本发明公开了一种基于轮廓检测和特征匹配的LCD缺陷检测方法,步骤如下:首先采集m幅标准的LCD显示屏图像并求平均建立标准图库,每2min重新采集更新图库;然后采集待测的LCD显示屏图像;然后对标准图和待测图进行配准,采用基于轮廓检测和特征匹配的方法;接着对配准后的待测图和标准图进行加权平均融合,得到新的待测图;之后对融合后的待测图和标准图分别进行局部自适应阈值分割;最后差影法检测缺陷,并由最小外接矩形法统计缺陷的类型及位置。本发明能实时高精度检测LCD缺陷。
基于轮廓检测和特征匹配的图像配准方法.pdf
本发明公开了一种基于轮廓检测和特征匹配的图像配准方法,步骤如下:首先通过黑/白色填充延扩待配准图和标准图;之后对待配准图进行阈值分割;然后对阈值图进行轮廓检测,选取图像目标区域的轮廓为初步轮廓图;接着对初步轮廓图进行由顶至下的轮廓检测,并建立最小外接矩形;然后计算获得逆时针方向顶层矩形与水平轴的旋转夹角绝对值θ和四个顶点坐标pt[0],pt[1],pt[2],pt[3];接着根据pt[0],pt[1]判别旋转角度为正/负,之后根据‑θ或90°‑θ利用仿射变换获得初步配准图;最后对标准图和初步配准图进行基于
基于轮廓的缺陷检测.pdf
本发明提供用于检测形成于样品上的图案中的缺陷的方法及系统。一个系统包含通过一或多个计算机子系统执行的一或多个组件,且所述组件包含第一基于学习的模型及第二基于学习的模型。所述第一基于学习的模型基于所述样品的设计产生所述图案的仿真轮廓,且所述模拟轮廓是通过成像子系统产生的所述样品的图像中的所述图案的无缺陷版本的预期轮廓。所述第二基于学习的模型经配置用于产生形成于所述样品上的所述图案的至少一个所获取图像中的所述图案的实际轮廓。所述计算机子系统经配置用于比较所述实际轮廓与所述模拟轮廓且基于所述比较的结果检测形成于
基于卷积神经网络的接触网绝缘子缺陷检测方法.docx
基于卷积神经网络的接触网绝缘子缺陷检测方法标题:基于卷积神经网络的接触网绝缘子缺陷检测方法摘要:随着交通运输的快速发展,接触网绝缘子在铁路、地铁等交通工具的安全运行中起着重要作用。然而,由于各种原因,接触网绝缘子可能出现缺陷,例如破损、裂纹等。这些缺陷如果不及时检测和修复,将会对交通工具的安全性产生严重影响。本论文提出一种基于卷积神经网络的接触网绝缘子缺陷检测方法,通过对绝缘子图像进行特征提取和缺陷分类,实现对接触网绝缘子缺陷的自动检测,为安全运行提供保障。第一章引言1.1研究背景和意义随着城市化进程的加