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公开(公告)号：CN117830690A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311645877.1
申请日：2023-12-04
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双流网络的目标分类方法、肺结节识别方法及系统，属于计算机辅助检测技术领域。所述方法通过3D加权运动图像处理捕获图像的时序特征，然后图像特征和时序特征分开输入至双流网络，最后以类注意力机制的方法将时序特征重标定图像特征，从而达到不同模态特征融合。本方法不仅能够有效提取时序特征，而且能够将两种不同模态特征进行有效融合，从而提高了分类性能。本发明通过对于肺结节真假阳性分类的实例验证其有效性，且可广泛地应用于医学图像检测领域。
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公开(公告)号：CN117670807A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311607841.4
申请日：2023-11-27
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/50 , G06T7/90 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种基于重建方式的自监督3D工业缺陷检测方法，包括：步骤S1：使用异常模拟策略从正常样本中生成异常样本；步骤S2：将模拟生成的缺陷图像输入到重建网络，得到重建图像，计算正常图像与重建图像的SSIM Loss和L2Loss；步骤S3：拼接输入图像和重建图像输入判别网络，得到缺陷结果，计算Focal Loss；步骤S4：将步骤S2的SSIM Loss和L2Loss，以及步骤S3的Focal Loss相加得到最终损失L；步骤S5：使用优化器优化网络减小损失L。本发明采用了基于重建网络的自监督方法，通过自动生成的标签进行有监督的学习，可以帮助网络更好地学习正常样本、异常样本之间的决策边界，更有利于判别缺陷区域；本发明采用轻量化的模型架构，实现了快速推理和很好的缺陷定位准确率。
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公开(公告)号：CN117456272A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311581835.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 江南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/56 , G06V10/46
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的自监督异常检测方法，包括：步骤S1：对待训练的正常样本使用FT显著性算法得到前景区域，然后在前景区域上使用CutPaste Plus方法生成全新的异常样本以及记录对应的异常区域标签；步骤S2：构建基于对比学习的自监督异常检测网络架构，输入正常样本和步骤S1得到的异常样本，并构建多个基于对比学习的代理损失优化网络参数；步骤S3：模型训练完成后，将待测试的图像输入网络中，得到测试图像中的缺陷区域。该方法能生成与真实工业场景的异常样本类似的异常样本，同时能自动生成缺陷区域标签；使网络能从自动生成的标签中学习更精确的映射关系，保留了2D‑Flow的轻量特性，表现出更高的检测准确性，更少的模型参数以及更快的推理速度。
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公开(公告)号：CN116862894A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310921316.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于图像恢复的工业缺陷检测方法，属于工业产品表面缺陷检测技术领域。本发明利用FFM‑SA模块将编码器输出的特征与经过块金字塔记忆模块过滤掉异常的多尺度特征有效地融合，增强恢复图像的细节信息；此外，本发明提出的分割子网络提取异常图像和恢复图像的多尺度特征，并完成对应尺度特征的级联操作，为异常区域的定位提供更有效的信息。最后使用具有代表性的异常检测数据集进行实验，证明了本发明方法较其他异常检测方法具有更好的检测效果。
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公开(公告)号：CN110659719B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201910889590.0
申请日：2019-09-19
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种铝型材瑕疵检测方法，属于机器学习视觉检测领域。所述方法包括以下步骤：S1：获取全部图像，进行图像预处理；S2：对预处理后的图像进行特征提取；S3：将数据集分为训练集和测试集；S4：构造和训练BRDPSO‑RF模型，同步进行特征选择和RF参数的优化；S5：应用选择好的特征子集和优化后的RF模型对测试集进行瑕疵检测。本发明通过提出BRDPSO‑RF模型同步选择最优的特征子集和随机森林RF分类器的参数优化，提高瑕疵检测的准确度，减少学习及训练的时间复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110935644B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201911379291.9
申请日：2019-12-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的轴承滚针尺寸检测系统及方法，采用单个低成本的2D相机采集图像，工业相机进行采集图像，采集得到的图像保存到工控机上，工控机对图像进行处理，处理后的图像使用水平和垂直投影法去除背景干扰，对提取出的ROI区域进行角度修正，对ROI图像采用阈值分割的方法将图像转化为二值图像并进行填充，确保滚针轮廓内部颜色为白色；对处理后的图像进行轮廓提取，根据相机视野范围和图像像素的比例关系，计算出滚针的检测尺寸，尺寸判断为合格的滚针随着传动皮带到达收纳箱，判断不合格的滚针，工控机给PLC发出剔除信号，并通过PLC控制剔除机构剔除滚针；对流水线上运动的滚针进行实时检测和剔除。
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公开(公告)号：CN106708945B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201611049361.0
申请日：2016-11-21
Applicant: 江南大学
IPC: G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种蕾丝花边自动检索系统的使用方法。通过浏览器，将本地计算机或移动终端中的待检索蕾丝花边图像发送到服务器端；服务器端接收到图像之后，采用距离叠加函数方法求取蕾丝花边的一个纹理周期图像，然后由灰度共生矩阵得到该纹理周期图像的纹理特征，由该纹理周期图像的高度和宽度比得到形状特征；求取待检索图像的特征向量与服务器数据库中所有蕾丝花边图像的特征向量的欧式距离，得到距离最小的前十种蕾丝花边，并将检索结果返回至本地计算机或移动终端；在本地计算机或移动终端上显示待检索蕾丝花边图像和十种检索到的蕾丝花边图像及其相应详细信息，供用户进一步选择和确认。本发明可对蕾丝花边图像进行自动检索，方便快捷。
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公开(公告)号：CN108677372B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201810537794.3
申请日：2018-05-30
Applicant: 江南大学
IPC: D04B27/32
Abstract: 本发明公开了一种经编机用贾卡电子提花断电续编控制方法，属于经编装备技术领域。通过完整的控制方法设计，解决了每横列有1次偏置、2次偏置、4次偏置的各类贾卡电子提花控制系统中贾卡梳栉的掉电续编问题，同时这种方法也适用于拥有不同贾卡梳栉数目的系统，控制方法灵活，适应性强，适用于所有贾卡电子提花控制系统；还依据系统上电后主轴角度的分区编码以及前导工艺的编织工艺位置横列序号，即可实现当前编织工艺的在断点处进行的续接流程，从而实现断电续编；该控制方法与程序流程可以进行简单修改后移植，用于实现经编机在主轴任意角度位置更换并加载新工艺花型的功能，从而提高贾卡电子提花控制系统的稳定性和便利性。
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公开(公告)号：CN108560130B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201810306956.2
申请日：2018-04-08
Applicant: 江南大学
IPC: D04B23/02
Abstract: 本发明涉及一种双针床经编机电子横移补偿控制方法，其特征是，包括以下步骤：（1）将双针床各导纱梳栉工作线投影至双针床编织平面，生成每把导纱梳上导纱针导纱孔心的投影线；（2）获取前后两针床编织线间距离；（3）获取导纱梳摆动到最远针床编织线时缩减距离以及摆动到最近针床编织线时缩减距离；（4）得到该导纱梳栉摆动到距离最远的针床编织线时，获得需要补偿的缩减偏差值；（5）重复步骤（3）至步骤（4），计算出双针床经编机的所有导纱梳栉在对向针床编织线上的偏差补偿值；（6）每把导纱梳栉补偿时序。本发明针对每把导纱梳栉由于推杆偏转所产生的不同缩移误差，分别进行精确的主动误差补偿。
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公开(公告)号：CN108589016A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810393104.1
申请日：2018-04-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种经编机用扁丝与圆丝混合供纱系统，属于经编装备技术领域。通过提供一种经编机用扁丝与圆丝混合供纱系统，实现产供一体化扁丝供纱系统与盘头分段圆丝供纱系统相结合，使得生产过程中可以直接选择比较容易获取的聚烯烃薄膜工业卷装材料，作为经编机扁丝供纱生产供料的开始，将薄膜冷牵伸、裂膜分切热烘、扁丝热牵伸等生产装置，与扁丝纱线同步传输、扁丝断纱检测、扁丝单纱张力补偿等输送装置集成协同工作，同时提供经纱扁丝与纬编扁丝两套对称纱路，形成集扁丝单纱在线生产与供纱的高集成度产供一体化扁丝供纱系统，在缩短扁丝经编织造流程的同时，提供经编圆丝同步供纱，大大提升了经编机台的新型经编产品开发能力与生产效率。
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