【摘 要】
:
为了克服手机在封装工艺中的胶水断裂、溢出等缺陷,提出一种基于线结构光传感器(LMI Gocator 2510)及HALCON软件的手机封装胶测量方法。通过提取手机壳深度图中的胶水区域特征,采用直方图谷底法实现无胶水区域和点胶后有胶水区域的有效分离;分别截取已分割区域中对应行坐标的全部像素值,进一步重构出深度轮廓线,利用基于深度轮廓信息的最小二乘法拟合出胶路的胶基准;结合胶基准测量点胶后的胶水高度,
论文部分内容阅读
为了克服手机在封装工艺中的胶水断裂、溢出等缺陷,提出一种基于线结构光传感器(LMI Gocator 2510)及HALCON软件的手机封装胶测量方法。通过提取手机壳深度图中的胶水区域特征,采用直方图谷底法实现无胶水区域和点胶后有胶水区域的有效分离;分别截取已分割区域中对应行坐标的全部像素值,进一步重构出深度轮廓线,利用基于深度轮廓信息的最小二乘法拟合出胶路的胶基准;结合胶基准测量点胶后的胶水高度,最后再判断点胶后轮廓位置的胶水宽度和各类缺陷问题。实验结果表明,该算法可准确测量出微米级胶水胶截面轮廓的
其他文献
为积极践行新发展理念,响应国家绿色快递号召,文章介绍了湖北邮政开展绿色循环包装及物联网技术在邮政物流领域的研究与实践,阐述了其方案的作业模式、所需设备及管理系统,分析了应用该方案的经济效益和社会效益。
9月17日,中国地震灾害防御中心组织召开了地震风险普查项目"京津高震级震源排查"地球物理勘探工作现场调研会,中国地震局震害防御司相关负责人、普查工作项目管理办公室有关人员和项目专家参加了会议。会议听取了中国地震局地质研究所、中国地震局地球物理勘探中心关于"京津地区高震级震源排查"地球物理勘探工作进展情况汇报。会议就浅层勘探工作取得的进展和成效给予了充分肯定,与会专家就相关问题展开热烈讨论并提出解决
为了解决现有的深度恢复方法存在的局限性,基于Moreau包络与迭代重加权策略的图像深度恢复方法。基于Moreau包络的非凸惩罚函数提高了模型的先验稀疏性,同时保持了模型的凸性,并对算法的收敛性进行了分析。然后引入了一种迭代重加权算法处理颜色不一致问题。此外,还提出了一种加速算法将深度观测矩阵转换到傅里叶域进行快速处理时的非均匀下采样问题。数据集实验结果表明,该方法能够处理各种类型的深度退化,在恢复
针对目前基于背景建模的前景提取算法在复杂场景中误检率高以及鬼影融入背景模型慢等问题,提出一种复杂场景下自适应视频前景提取算法。在前景检测阶段,利用背景模型中样本之间最小欧氏距离的均值衡量背景动态波动程度,自适应调整像素点的半径阈值,从而抑制在光线变化、树叶晃动等场景中产生的拖影和噪声点;在更新背景模型阶段,根据物体的运动速度自适应选择一次更新背景模型中样本个数,加快因首帧存在运动目标和物体运动状态
针对"黑飞"无人机侵犯公民隐私、危害个人及公共安全,现有的无人机检测算法难以平衡检测速度和精度且对小目标的检测精度较低等不足,在YOLOv3的基础上进行改进,提出多尺度目标检测网络(multi-scale object detection network, MS-Net)对低空中的无人机进行快速高效地检测,为实现后续的防护压制提供依据。针对锚点框,通过K-均值(K-means)聚类方法得出更准确预
为提升道路场景语义分割的性能以及实际应用性,将传统的图像处理算法与深度学习技术相结合,提出了一种多特征融合的轻量级道路场景语义分割网络模型。首先,该模型利用颜色空间转化、图像均衡化、边缘检测等算法对图像多种特征信息进行增强;其次,以深度可分离卷积为基本单元搭建高效率特征提取结构,对特征增强后的图像进行信息融合和提取,并结合跳层上采样操作完成初步分割;最后,引入边缘检测支路来对分割图像的目标边界信息
随着导航反射信号技术在海洋遥感领域的发展,利用星载延迟-多普勒图(delay-Doppler map, DDM)进行海面目标探测成为热门研究问题。但由于DDM上相同时延和多普勒点对应的空间区域具有不唯一性,导致出现真假目标定位模糊的问题。主要针对海上平台等静态目标,利用多颗卫星下不同镜反射点(specular point, SP)对应的DDM联合处理去除假目标。首先,计算出目标相对各自SP的距离;
校园网信息系统安全程度较低,加密所需时间过长,为此,基于物联网技术提出一种新的数字化校园网信息安全加密系统。在硬件设计方面,分别设计MF RC500射频芯片、TIMSP430微处理器、硬件接口;在软件设计方面,结合加密程序和显示程序,实现数字化校园网信息安全加密系统设计。对比实验结果表明,基于物联网技术的数字化校园网信息安全加密系统的加密安全程度得到有效提高,所需时间大大缩短。
由于传统方法对肺结节检测准确率低、速度慢,故提出一种改进YOLOv3模型检测算法,利用聚类算法对数据集进行聚类分析,并获得新的Anchor size,在原有的基础网络上进行更新改进并且调整YOLOv3算法的模型使其适应肺结节的检测任务,提高检测效率。另外,利用K-means分离前景和背景完成CT图像的预分割,对预分割结果使用腐蚀、膨胀等形态学操作提取出肺实质。改进后的YOLOv3算法在LUAN16
随着智能装备的性能提升和普及应用,经常采用手势进行人机交互。为了更有效地解决复杂手势识别精度不理想的问题,提高对复杂手势的识别准确率,提出利用超声波多普勒频移的SVM-HMM手势识别算法对提取到的手势特征序列进行识别分类。该算法采用支持向量机SVM改进隐马尔可夫模型HMM中的状态转移概率矩阵,并经由Sigmoid函数处理状态序列中各个隐状态的输出概率,对HMM的分类性能进行优化。利用设置的三种不同