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公开(公告)号：CN117541792A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311634481.7
申请日：2023-12-01
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种面向管道内表面缺陷图像的跨粒度小样本分割方法，涉及基于机器视觉的无损检测技术领域。该方法的核心思路是：在面对无缝钢管道内表面缺陷类别和数量稀疏的情况下，构建跨粒度小样本分割网络模型，包括：特征提取网络，支持集先验模块、支持集注意力模块、三联体原型模块、多尺度细化解码器、以及若干个卷积模块；采用多维支持集特征图聚合策略，全面激活缺陷支持集图像中的缺陷信息；利用特征融合方法将多维支持集特征图与查询集特征图进行融合；使用多尺度细化解码器来对融合后的特征图进行特征解码后用卷积分割头进行分割。本发明方法在样本类别少、样本数量不足以及缺陷类间相似度高等不利场景下仍能取得良好分割效果。
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公开(公告)号：CN117252793A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311219740.X
申请日：2023-09-21
Applicant: 东北大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/00 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明设计结合多曝光融合的叶片反光编码图像条纹修复系统及方法，所述修复系统包括：图像采集模块、图像融合模块、掩膜图像制作模块、图像注释模块、生成器模块和鉴别器模块；图像采集模块采集不同曝光的叶片条纹图像，图像融合模块融合同一位姿下不同曝光的叶片条纹图像，得到曝光融合后的叶片条纹图像；掩膜图像制作模块制作不规则掩膜图像；图像注释模块对叶片条纹图像中存在的反光和条纹混淆、缺失的部分进行注释，得到注释后的叶片条纹图像即标签图像；生成器模块以多曝光算法融合后的叶片条纹图像和不规则掩膜图像作为输入进行特征提取和重建，生成精修复叶片条纹图像；鉴别器模块对生成器生成的叶片条纹图像和标签图像进行真假判别。
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公开(公告)号：CN108550171B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810357939.1
申请日：2018-04-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于交比不变性的含有八卦编码信息的线阵相机标定方法，涉及相机标定技术领域。基于交比不变性的含有八卦编码信息的线阵相机标定方法，将八卦理论应用于线阵相机标定板的设计，使标定板的图案中包含有编码信息；再利用投影的交比不变性，得到标定板上图案与相机视平面的交点，利用这些交点及其对应的像素值，计算得到线阵相机的内外参数，并将获取的线阵相机内外参数作为初值，在实际的成像模型下利用非线性优化方法获取最终的标定结果。本发明提供的基于交比不变性的含有八卦编码信息的线阵相机标定方法，可以不需要移动标定板就明确的分辨出视场线位置，且标定板制作简单，成本较低，能够实现简单而又快速进行线阵相机的标定。
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公开(公告)号：CN112330639A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011237976.2
申请日：2020-11-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种用于彩色‑热红外图像的显著性检测方法，属于计算机视觉图像检测领域；本发明先，将热红外图像作为图像通道与彩色图像进行结合，使用超像素分割方法对其进行超像素分割；然后从每个超像素中提取多类型特征向量，建立图模型，计算原始图邻接矩阵；接着，将多模态多特征的图邻接矩阵堆叠到张量之中，进行低秩张量的图学习；最后，使用自适应协同排序算法，将多个图邻接矩阵进行自适应学习，得到一个最优图邻接矩阵，并分别以背景和前景种子点进行超像素显著性排序，进而得到最终的显著性图。本发明能够自适应的结合彩色和热红外两种模态的图像信息，极大地提高了显著性检测的鲁棒性与准确性。
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公开(公告)号：CN105043298B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201510515682.4
申请日：2015-08-21
Applicant: 东北大学
IPC: G01B11/245
Abstract: 本发明涉及一种基于傅里叶变换无需相位展开的快速三维形貌测量方法，该方法提出将双目立体匹配技术应用于基于傅里叶变换法的三维形貌测量中，避免复杂的相位展开过程，无需投影仪标定，可以达到亚像素级精度的匹配结果。双目立体匹配技术用于实现粗糙匹配，得到初步视差图，随后用此初步视差图作为约束条件用来对傅里叶变换法得到的包裹相位图进行相位匹配，最后生成三维点云图。本发明不需要任何空间或时间的相位展开过程，简化算法复杂度，同时避免相位展开带来的误差。本发明不需要投影仪标定过程，避免复杂的投影仪标定可以使得测量过程更加简化，同时又能避免投影仪标定带来的误差，尤其是在快速三维测量技术方面，具有很大的发展前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106806010A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201510870639.X
申请日：2015-12-02
Applicant: 东北大学
CPC classification number: A61B17/68 , A61B17/7002 , A61B17/704 , A61B17/861 , A61B17/8625 , A61B2017/564
Abstract: 本发明涉及骨科用医疗器械领域，尤其是一种胸腰椎病变或损伤时，用于对胸腰椎进行固定的胸腰椎后路微动固定系统。该系统包括两个微动椎弓根螺钉、一个起连接两个微动椎弓根螺钉作用的钛合金连接棒及用于锁紧固定钛合金连接棒和微动椎弓根螺钉的锁紧顶丝。微动椎弓根螺钉由球头钉和钉座两部分组成，球头钉与钉座铆接，球头钉通过钉座固定，并且钉座与球头钉形成转动幅，使球头钉在钉座内在限定方向轻微转动，钉座前端的收口卡住球头钉的球头前部。本发明的胸腰椎后路微动固定系统充分考虑国人的解剖学特点，所有设计参数直接来自国人脊柱解剖学数据，可满足胸腰椎内固定手术需求，固定及恢复效果良好。
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公开(公告)号：CN114638978B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210207239.0
申请日：2022-03-03
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/11 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开一种小样本自相似嵌入推断的板带钢表面缺陷分类系统及方法，系统包括特征提取模块和分类模块，分类模块由自相似表示SSR模块和图嵌入标签推断GELE模块组成；其中自相似表示SSR模块包含两个自相似计算子模块SS_s和SS_q、两个用于提取结构模式的自相似表示学习子模块R_s和R_q以及两个特征聚合子模块FA_s和FA_q；图嵌入标签推断GELE模块包含图嵌入子模块GE、标签推断子模块LE和分类器；旨在使用一种自相似方法，即测量相邻区域内局部斑块的相似性来增强嵌入表达，以及一种非参数正则器，即以流行平滑的方式扩展决策边界减少类噪声造成的分布漂移问题。本发明的系统和方法进一步提高了小样本表面缺陷分类的性能。
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公开(公告)号：CN117212612A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311289524.2
申请日：2023-10-07
Applicant: 东北大学
IPC: F16L55/32 , F16L55/40 , F16L101/30
Abstract: 一种用于管道内表面缺陷智能检测的变直径机器人，包括全方位缺陷检测单元和变直径行走单元，两套变直径行走单元对称设于全方位缺陷检测单元两端。本发明基于机器视觉完成管道内表面缺陷智能检测，检测结果更加客观准确，降低了检测人员的劳动强度，节约了无损检测的成本；基于镂空五棱柱框架结构，五个镜头配合可实现360°的全方位缺陷检测，提高了检测效率；采用电池仓供电模式，无需拖拽数据线或电线等，因而不受电线、数据线等长度的限制，电池仓内通过配备大容量电池，可使机器人在较长管道内进行较长时间的自主离线检测，也可实现多根管道连续检测；通过变直径行走单元，可使机器人适用于不同内径的管道检测，提高了机器人的适用性和通用性。
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公开(公告)号：CN111429485B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010263626.7
申请日：2020-04-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应正则化和高信度更新的跨模态滤波跟踪方法，涉及视觉跟踪技术领域。首先，从输入的可见光和红外图像序列中确定搜索区域，并提取CN与HOG特征；其次，构建跨模态相关滤波模型并对模型进行优化，生成可见光模态下的相关滤波器和热模态下的相关滤波器；并对相关滤波器和提取的特征进行交叉相关计算得到可见光和热模态的响应图；融合响应图，得到较强的响应图；最后，设置高信度反馈更新机制对跨模态相关滤波模型进行判别更新，避免跟踪模型的失真与退化。本发明方法能够适应不同视频的特性，根据不同视频自适应地调整正则化权值，从而获得稳健的相关滤波器，进而有效提高在遮挡与恶劣天气下目标跟踪的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111429485A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010263626.7
申请日：2020-04-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应正则化和高信度更新的跨模态滤波跟踪方法，涉及视觉跟踪技术领域。首先，从输入的可见光和红外图像序列中确定搜索区域，并提取CN与HOG特征；其次，构建跨模态相关滤波模型并对模型进行优化，生成可见光模态下的相关滤波器和热模态下的相关滤波器；并对相关滤波器和提取的特征进行交叉相关计算得到可见光和热模态的响应图；融合响应图，得到较强的响应图；最后，设置高信度反馈更新机制对跨模态相关滤波模型进行判别更新，避免跟踪模型的失真与退化。本发明方法能够适应不同视频的特性，根据不同视频自适应地调整正则化权值，从而获得稳健的相关滤波器，进而有效提高在遮挡与恶劣天气下目标跟踪的准确性和鲁棒性。
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