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公开(公告)号：CN113870235A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111173452.6
申请日：2021-10-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于量子烟花圆弧边缘提取的圆形冲压件缺陷检测方法，对采集的圆形冲压件表面图像进行预处理；采用最大类间方差法对图像进行阈值分割，将冲压件从背景中分离；采用改进的分数阶微分检测算子进行梯度计算，对梯度进行非极大值抑制，采用双阈值进行边缘的检测和连接；本发明改进量子烟花算法的烟花位置量子旋转门更新策略，将改进的量子烟花算法去求取圆弧边缘提取的最优参数，完成圆弧边缘的自适应提取，通过圆弧边缘聚类和端点连接分割出各个圆形区域；通过质心偏离标准差实现偏心缺陷识别，通过圆形度大小实现形变缺陷识别，通过边缘点到质心的距离偏差实现边缘缺陷识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113916894B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111173508.8
申请日：2021-10-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于量子鸽群峰谷区间分割的铜冲压件表面裂缝检测方法，首先，对带裂缝的铜件表面图像进行预处理，采用了中值滤波与同态滤波处理，去除了椒盐噪声，增强了图像裂缝信息的细节；其次，对带裂缝的铜件表面图像进行全局多方向灰度变化扫描，遍历灰度变化曲线然后选出标准差最大的变化曲线；然后，通过峰谷判断阈值对灰度变化曲线进行峰谷点的搜索，在各个峰谷区间进行局部阈值分割，并引入改进量子鸽群算法对峰谷判断阈值以及修正参数进行最优化处理；最后，采用形态学方法消除裂缝图像噪声、填补裂纹中的细小空洞，再通过分析金属裂缝连通域的几何特性，去除残余噪声，提高了方法的有效性和通用性。
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公开(公告)号：CN115908155A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211168684.7
申请日：2022-09-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种NSST域结合GAN及尺度相关系数的低照度图像增强及去噪方法，首先，收集弱光图像和正常光图像数据集，将图像从RGB空间转换到HSV空间，采用分解得到的低通子带图像构建训练集；其次，构建基于GAN的低频子带图像增强模型LF‑EnlightenGAN，并采用低频子带图像训练集对模型进行训练；然后，对待处理的低照度图像NSST分解，采用训练的LF‑EnlightenGAN模型增强低频子带图像，对各高频方向子带先采用尺度相关系数去除噪声；最后，对处理后的高、低频子带图像进行NSST重构，将图像还原到RGB空间，得到增强及去噪后的图像。应用本技术方案能够为后续的图像识别、图像分类、目标检测等任务奠定基础，不论从视觉效果还是图像质量客观评价指标上都有较大的提升。
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公开(公告)号：CN113870235B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111173452.6
申请日：2021-10-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于量子烟花圆弧边缘提取的圆形冲压件缺陷检测方法，对采集的圆形冲压件表面图像进行预处理；采用最大类间方差法对图像进行阈值分割，将冲压件从背景中分离；采用改进的分数阶微分检测算子进行梯度计算，对梯度进行非极大值抑制，采用双阈值进行边缘的检测和连接；本发明改进量子烟花算法的烟花位置量子旋转门更新策略，将改进的量子烟花算法去求取圆弧边缘提取的最优参数，完成圆弧边缘的自适应提取，通过圆弧边缘聚类和端点连接分割出各个圆形区域；通过质心偏离标准差实现偏心缺陷识别，通过圆形度大小实现形变缺陷识别，通过边缘点到质心的距离偏差实现边缘缺陷识别。
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公开(公告)号：CN115471660A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211168683.2
申请日：2022-09-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种NSST域红外目标分割及改进SURF匹配的浮选泡沫表面流速检测方法，首先，对相邻两帧泡沫红外图像NSST分解，在多尺度域构建图割的边界、亮度、显著性约束项实现对合并、破碎气泡的分割；然后，对分割后的背景区域进行SURF特征点检测和定位，通过统计扇形区域内的尺度相关系数确定特征点主方向，采用特征点邻域的多方向高频系数构造特征描述符；最后，对相邻两帧泡沫红外图像进行特征点匹配，根据匹配结果计算泡沫流速的大小、方向、加速度、无序度。应用本技术方案可实现减少噪声影响，提升分割精度。在NSST域改进SURF的特征方向确定和特征点描述方法，不仅极大提升运算效率和匹配精度，还提高算法整体的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113916894A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111173508.8
申请日：2021-10-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于量子鸽群峰谷区间分割的铜冲压件表面裂缝检测方法，首先，对带裂缝的铜件表面图像进行预处理，采用了中值滤波与同态滤波处理，去除了椒盐噪声，增强了图像裂缝信息的细节；其次，对带裂缝的铜件表面图像进行全局多方向灰度变化扫描，遍历灰度变化曲线然后选出标准差最大的变化曲线；然后，通过峰谷判断阈值对灰度变化曲线进行峰谷点的搜索，在各个峰谷区间进行局部阈值分割，并引入改进量子鸽群算法对峰谷判断阈值以及修正参数进行最优化处理；最后，采用形态学方法消除裂缝图像噪声、填补裂纹中的细小空洞，再通过分析金属裂缝连通域的几何特性，去除残余噪声，提高了方法的有效性和通用性。
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