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  • 本发明公开了基于深度学习的汽车内饰无纺布缺陷图像检测方法及系统,属于计算机视觉与工业质量检测技术领域, 该方法通过线阵工业相机采集高速运动无纺布的表面图像,对图像进行灰度归一化与纹理自适应增强预处理,构建基于卷积神经网络的缺陷检测模型,采用...
  • 本申请公开了一种图像质量确定方法、装置、设备、介质及产品,包括:获取目标重建图像、目标参考图像和目标文本提示词;利用目标图像质量确定模型输出多维质量数值及等级;该模型训练过程包括:利用样本集对预设模型进行第一阶段训练得到阶段模型,样本集包括...
  • 本发明公开了一种基于MLSD和SAR可视化融合的装配间隙检测方法。方法包括:手持式移动相机的标定、图像的采集与采样、装配间隙周围阈值的设置、基于MLSD的直线特征检测、图像切片处理、直线特征筛选及斜率计算、直线间距计算。本发明基于pyhto...
  • 本申请涉及机器视觉技术领域,具体是一种基于图像分析的隐形眼镜图纹结构解析方法及系统,本申请通过高分辨率相机采集到的隐形眼镜图像进行图像分析,结合人工先验和图像处理技术,将各层图纹分离出来,从而实现图纹结构的解析,相比于传统方法,该方法能够从...
  • 本发明涉及手板模型表面缺陷检测的技术领域,具体涉及一种基于图像分析的手板模型表面缺陷检测方法及系统,该方法包括以下步骤:获取待检测透明或半透明手板模型的图像信息;识别出图像中与背景光影变化存在差异的局部区域,作为异常区域;根据异常区域,确定...
  • 本发明提供了一种桥梁橡胶支座剪切变形自动化检测方法及系统,属于工程结构检测技术领域。该发明首先通过引入基于几何规则垫块的图像校正、深度学习图像分割以及“角点粗检测—随机抽样一致性算法精细化定位—轮廓吸附校正”的多阶段角点提取策略,实现了在拍...
  • 本申请涉及机器视觉技术领域,具体是一种基于gRPC与YOLOv11的边缘设备隐形眼镜边缘瑕疵检测系统,本申请兼顾检测精度与产出效率,能够对图像中的目标进行快速、准确的定位和分类,为分检设备提供了强大的技术支持。通过将机器视觉与改进型YOLO...
  • 本发明属于图像识别技术领域,具体的说是一种基于图像识别的再生铝材质量分级方法及系统,所述再生铝材质量分级系统包括上料模块、预处理模块、图像采集模块、图像处理和特征提取模块和分级模块;本申请针对再生铝材回收过程中质量分级效率低、主观性强、精度...
  • 本发明公开了一种基于三维空间重建的设备表面缺陷检测方法及系统。该方法通过获取标准设备和待检测设备的多视角空间数据,分别构建包含几何结构与表面特征的三维模型;将两者的三维点云数据配准到同一世界坐标系中,自动生成在同一坐标系下具有相同视角与位姿...
  • 本申请涉及一种图像缺陷检测方法、图像缺陷检测模型生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括:获取待检测图像数据,待检测图像数据包括多种类型待检测缺陷;将待检测图像数据输入至图像缺陷识别模型中,并获取图像缺陷识别...
  • 本申请公开了一种双运动目标缺陷检测方法及系统,方法包括:通过搭载于第一运动载具上的工业相机与同步频闪灯,在双运动条件下采集清晰帧图像;将图像输入至基于深度学习的缺陷检测模型进行实时推理以识别缺陷;基于布置于运动路径上的多个RFID标签为检测...
  • 本申请涉及一种异常检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取待检测工件的标识图像和工件数据;对所述标识图像进行识别,得到所述待检测工件的工件标识;并基于所述工件标识确定所述待检测工件的参考数据;基于所述参考数据...
  • 本发明公开了一种图像校验方法、系统、电子设备及存储介质。其中,该方法包括:响应于接收到信息上传请求,获取待校验对象的待校验图像;对校验工单进行解析,确定校验工单对应的目标校验需求,其中,目标校验需求用于表征对待校验图像进行校验的条件需求;基...
  • 本公开涉及医学影像的技术领域,公开了一种器官病灶检测方法、装置、电子设备,方法包括:获取器官的扫描影像序列,其中,扫描影像序列包括多个二维切片;将各个二维切片输入至病灶分类模型的切片特征编码器,利用切片特征编码器得到每个二维切片的初始特征向...
  • 本发明公开了一种香蕉植株表型提取与健康评估方法、系统、设备及介质,所述方法包括:确定香蕉植株的三维高斯喷溅模型,所述三维高斯喷溅模型包括多个高斯单元;基于所述三维高斯喷溅模型,利用高斯协方差矩阵的各向异性特征和空间分布关系区分假茎、叶片和果...
  • 本发明公开了一种基于YOLOv11的Mamba增强工业产品表面缺陷检测方法,属于缺陷检测技术领域,包括:将预处理后的工业产品表面图像数据,输入工业产品表面缺陷检测模型;根据工业产品表面图像数据,依次经过多个C3k2模块提取特征向量,输入SP...
  • 本发明提供了一种自适应协同特征融合与形状感知优化的影像特征识别方法,通过上下文嵌入特征增强网络的双分支设计,将影像特征拆分为全局导向子特征与局部导向子特征,分别经注意力增强与轻量级卷积处理后拼接,实现全局上下文与局部细节的协同表征,解决了现...
  • 本发明涉及一种基于ESA‑YOLO的工业小目标缺陷的检测方法及系统,属于工业缺陷检测技术领域。该方法在YOLOv8n网络基础上进行结构优化,通过设计构建边缘特征交互模块EFIM,以增强特征表达能力并提升模型对缺陷区域的感知效果;在骨干网络中...
  • 本发明涉及超声影像分析技术领域,公开了一种基于超声Speckle‑tracking的双胎阴道分娩第二产程延长与SPPH风险的影像检测方法及系统,其中,方法包括:获取超声二维灰阶图像序列;标注宫颈壁与阴道前后壁之间的联合分析区域;构建联合区域...
  • 本发明涉及医学影像数据技术领域,尤其涉及原发性脑肿瘤非增强序列合成模型的构建与预测方法,包括接收由磁共振成像设备采集并输出的非增强磁共振影像数据;对所述影像数据进行刚性配准、重采样、强度裁剪及归一化处理;将所述输入数据输入肿瘤感知生成对抗网...
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