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电子测量与仪器学报
电子测量与仪器学报

崔建平

月刊

1000-7105

jemi@vip.163.com

010-64044400

100009

北京市东城区北河沿大街79号

电子测量与仪器学报/Journal Journal of Electronic Measurement and InstrumentCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊旨在开展学术交流活动，沟通同行业科技人员之间的信息，以促进国内、外电子测量仪器的发展和科学技术的进步。
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    面向安检X光图像的违禁物品语义分割与识别研究

    李广睿刘琼张熠卿张馨瑶...
    1-9页
    查看更多>>摘要：针对安检X光图像中违禁物品大小不一、物品摆放随意且存在重叠遮挡的技术难题,提出了一种改进的HRNet多尺度特征融合网络模型,实现图像中违禁物品的自动分割与识别.在编码阶段,利用HRNet网络中的多分辨率并行网络架构,提取多尺度特征,解决安检X光图像违禁物品尺度多样化的问题.在解码阶段,提出一种多层级特征聚合模块,采用数据相关上采样方法减少信息丢失,并聚合编码阶段提取的特征,以对物品进行更完整表征.在网络整体架构中,嵌入基于注意力机制的去遮挡模块加强模型的边缘感知能力,缓解安检 X光图像中物品重叠遮挡严重的问题,提高模型的分割识别精度.通过在PIDray安检图像公开数据集进行实验,结果表明,在Easy、Hard、Hidden 3 个验证子集上分别取得了73.15%、69.47%、58.33%的平均交并比,相比原始HRNet模型,分别提升了 0.49%、1.17%、5.69%,总体平均交并比提升约 2.45%.

    安检X光图像语义分割违禁品识别深度学习

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    基于改进支持向量机的砂带磨损程度识别

    陈斯睿孙兴伟杨赫然董祉序...
    10-18页
    查看更多>>摘要：为了准确判断砂带在磨削螺杆转子时的磨损程度,根据砂带磨损过程中表面图像颜色特征和纹理特征的变化规律,对砂带磨损程度进行识别.对磨削加工后砂带表面图像的纹理特征和颜色特征进行提取,根据不同磨削时间段螺杆转子表面粗糙度划分砂带磨损程度.支持向量机的分类性能受到自身核函数与惩罚函数的影响较大,因此提出利用天鹰优化算法对支持向量机的核参数与惩罚参数进行优化,建立AO-SVM砂带图像识别磨损程度模型.利用自主研发的螺杆转子专用砂带磨削装置完成实验.磨削参数设置如下:砂带线速度为 10 m/s,工件轴向进给速度为 50 mm/min,张紧轮的气缸压力为 0.35 MPa,主动轮的气缸压力为 0.5 MPa,磨削时间为 25 min.AO-SVM对砂带磨损程度模型的识别准确率达到 92.5%,比随机森林算法(RFC)和XGboost分类算法分别高出 5.0%和 3.6%,且收敛速度更快.AO-SVM模型可以通过砂带表面图像的颜色特征变化和纹理特征变化对砂带磨损程度进行识别,可以有效避免砂带磨损过度损伤工件,为砂带磨削螺杆转子时判断砂带的磨损程度和换带时间提供理论指导.

    砂带磨损图像识别天鹰算法参数优化特征提取

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    基于DFECANet的遥感图像飞机目标检测方法

    单慧琳吕宗奎付相为胡宇翔...
    19-29页
    查看更多>>摘要：针对现有的遥感图像目标检测方法中对小尺寸飞机目标的检测精度不高、特征信息传递不准确、信息交互不充分等问题,提出了一种基于可辨别特征提取和上下文感知的遥感图像飞机目标检测方法.设计了以可辨别特征提取模块为主体的主干网络,用以加强对多尺度飞机目标的特征提取;引入自适应特征增强模块,选择性关注小目标、优化特征信息的传递与信息交互;并设计了特征融合上采样模块对特征图进行上采样操作,用以提升高层语义信息的准确性.在DOTAv1 数据集上的检测精度达到了 95.2%,相较于YOLOv5s、SCRDet、ASSD等主流算法,飞机目标的检测精度提高了 3.7%～18%.此外,该方法的检测速度以及模型参数量分别为 147 fps和 13.4 M,相较于当前主流算法具备较强的竞争力,满足在遥感背景下对飞机目标的实时检测需求.

    图像处理目标检测多尺度特征融合遥感图像特征上采样

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    基于文本图像修正的两阶段船名识别框架

    卢鹏涛蒋雯黄菊孙水发...
    30-39页
    查看更多>>摘要：船舶名称(牌照)识别在水路运输系统中发挥着重要的作用.针对船舶名称在内河航道中目标较小且航道两岸观测船舶存在较大倾斜角度导致难以识别的问题,提出一个以自然场景文本检测算法(differentiable binarization,DB)和文本识别算法(convolutional recurrent neural network,CRNN)为基础的船舶名称自动识别框架(automatic ship name identification,ASNI),ASNI包括以下 3 个部分:船名检测、文本图像修正和识别,其中,船名文本图像修正由船名矫正模块和超分辨率重建模块构成.首先,该框架利用DB算法对图像船名候补区域特征进行自适应尺度融合处理获取特征图,通过特征映射预测生成的二值图像寻找连接区域,以此获得船名感兴趣区域(ROI).其次,在船名检测之后引入船名矫正模块,基于透视变换对ROI中船名不规则文本进行矫正.此外,设计超分辨率重建模块,对矫正后的船名图像进行超分辨率重建处理,以提高船名图像的分辨率.最后,利用CRNN算法对文本图像修正后的ROI中船名进行识别得到最终结果.通过在内河航道船舶数据集(ship license plate,SLP)上进行训练和测试,最终实验结果显示,ASNI框架对船舶识别的平均准确率为 87.50%,相比于基础框架提升了 3.12%.本文设计的框架有效解决了因分辨率不足和倾斜导致船舶识别不准确的问题,相比基础框架,ASNI有更好的识别效果.

    船舶名称识别文本检测透视变换超分辨率

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    基于图像处理的微通道流道板表面缺陷检测方法研究

    郭江龙蒋庆曹松晓宋涛...
    40-48页
    查看更多>>摘要：针对工业自动化生产中微通道流道板复杂结构表面缺陷自动检测的需求,提出了一种基于图像处理的流道板表面缺陷检测方法.该方法针对流道板CV孔和膨胀阀孔中常见的凹坑缺陷和破损缺陷,首先通过霍夫圆检测提取ROI区域剔除背景区域干扰,利用高斯滤波对ROI图像进行滤波处理,并使用二值化和形态学腐蚀运算对干扰噪点进行过滤从而凸显缺陷特征,之后使用Two-Pass算法和种子填充法计算连通域实现凹坑缺陷的检测;使用圆查找找到孔端面内外圆进行圆环展开并采用Canny边缘检测算子查找缺陷轮廓,筛选轮廓面积实现破损缺陷的检测.通过对比实验,验证了本文方法相较于传统表面缺陷检测方法,在流道板缺陷样本的检测中有更高的检出率.本文方法经验证,对流道板表面缺陷检出率稳定在 92%以上,且算法处理速度快、鲁棒性强,实现了快速、非接触式的高精度检测,满足了工业自动化需求.

    缺陷检测流道板图像处理感兴趣区域

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    改进U_Net网络的钢结构表面锈蚀图像分割方法

    陈法法董海飞何向阳陈保家...
    49-57页
    查看更多>>摘要：为实现锈蚀图像分割网络模型轻量化,同时消除非单一特征背景和锈液等类似特征背景干扰,本文将U_Net网络模型的编码部分替换为MobilenetV3_Large网络,导入基于ImageNet数据集的MobilenetV3_Large网络预训练权重,将U_Net网络模型解码部分的普通卷积替换为深度可分离残差卷积,并在上采样的过程中添加注意力导向AG模块和Dropout机制.经实验验证表明,本文设计的改进U_Net网络模型在非单一特征背景和锈液等类似特征背景干扰下,具有明显的锈蚀图像分割优势,相比于原U_Net网络模型,模型大小减少了81.18%,浮点计算量减少了98.34%,检测效率提升了3.27 倍,即从原来不足6 fps,提升至 19 fps.网络模型实现轻量化的同时,网络模型的准确率达 95.54%,相比于原U_Net网络模型提升了 5.04%.

    锈蚀区域分割MobilenetV3U_Net注意力导向深度可分离残差卷积

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    一种在尺度空间下基于边缘的角点目标检测方法

    宋佳声李浩天
    58-66页
    查看更多>>摘要：图像中的目标角点位置是实现很多计算机视觉任务的关键数据.为了克服传统检测算法产生的数据冗余问题,提出了一种在尺度空间下基于边缘的角点目标检测方法.首先,构建一个分组多层的尺度空间,将原图投影到其中后得到多个平滑图像.与此同时,采用定义的边缘算子检出平滑图像中所有边缘而得到多个按序存放的像素点集,当点集数量稳定时停止更大尺度的变换.然后,在当前尺度下,计算点集中各元素反映其角点强度的特征值.根据这些特征值变化规律检出角点的支撑集区间,并在此区间中采用高斯拟合函数确定最终的目标角点.实验表明,该方法能够检出特征显著的目标角点及其角度,其中合成图像精度在像素级,应用案例中的平均误差与图幅比约为 1.5/100.

    角点检测尺度变换边缘算子数据拟合

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    基于改进DBNet和SVTR算法的连铸板坯号检测与识别

    刘乐张晓松黄锋方一鸣...
    67-75页
    查看更多>>摘要：针对钢铁连铸产线板坯号识别字符区域小、光照变化复杂、板坯号图像质量差等问题,提出了一种基于深度学习的连铸板坯号检测与识别两阶段算法.首先,基于采集的连铸产线板坯图像,制备用于板坯号检测与识别的数据集;其次,在板坯号检测阶段,基于DBNet算法设计一种AD-PAN特征融合结构,以增强检测算法的多尺度特征融合能力和扩大感受野,提高板坯号定位精度;再次,在板坯号识别阶段,引入SPIN矫正网络和SVTR板坯号识别网络进行端到端训练,使其能够主动转换输入亮度,并改善字符间以及字符与背景间色彩失真的问题.最后,在自制的板坯号检测与识别数据集上进行了对比实验.实验结果表明,本研究提出的算法能够有效定位辊道上不同位置的板坯,并且在复杂背景下对板坯号进行鲁棒识别.其中,板坯号检测Hmean数值为 97.92%,板坯号识别的准确率为 97.33%,验证了本文所提算法具有较高的板坯号检测与识别精度.

    板坯号识别DBNet特征金字塔融合端到端网络SPIN矫正SVTR

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    基于磁传感器阵列的管道移位变形内检测

    李健刘天一王佳霖刘珊...
    76-84页
    查看更多>>摘要：海底管道的结构变形会增加管道断裂风险,从而造成极大的经济损失.本文提出一种基于球形内检测器和多通道磁传感器阵列的管道移位变形检测方法.根据磁机械效应,分析管道移位变形导致的管壁应力及管道内磁通密度变化规律.设计了检测器结构布局及磁阵列采集方案,实现了管道内空间旋转磁通密度的高覆盖率采样.设计算法将旋转磁信号转换为管道坐标系下的平动磁信号,提取管道内等高线的磁数据,实现了多通道磁信息融合,提高了磁异常检出率.最后,开展了管道竖向加载和等效横向加载等移位变形的内检测试验.结果表明,管道在纵向受力变形状态下,管道内等高线上磁通密度纵向分量的离散度降低 136.1 μT;管道在等效横向受力变形状态下,管道内等高线上磁通密度横向分量的离散度降低 123.1 μT;球形内检测器所测得的磁通密度离散度能够反映出管道不同方向的移位变形,且管道变形越大,磁通密度离散度越小.

    管道弯曲管道内磁通密度磁阵列球形内检测器

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    基于能量守恒定律对涡轮流量计的脉动误差上限的估算

    刘可薇胡银春张禾
    85-91页
    查看更多>>摘要：在管道输运当中,非稳态流会使涡轮流量计的计量结果产生偏差.为了指导脉动流工况下的涡轮流量计选型和修正,需估算脉动工况对涡轮流量计产生的最大脉动误差.忽略流体压力和温度变化影响,基于涡轮流量计的动态特性和能量守恒定律,在一个脉动周期内计算脉动流和定常流对叶轮的做功比值,推导得出正弦脉动流误差上限公式.基于 6DOF模型和UDF建立了涡轮流量计CFD仿真模型,搭建了空气流实验平台,以工作级流量标准装置作为标准表,被校表和标准表间采用内置整流器的管段相连.对比定常流下的流量值,计算各脉动工况下的误差限值.综合各脉动工况点,上限公式与CFD仿真所得脉动误差上限的最大差值为 0.281%,与空气流实验所得脉动误差上限的最大差值为 0.224%.经CFD仿真和空气流实验结果对比验证,脉动误差上限公式较为准确,可以直接用于脉动频率大于 10 Hz的工况下误差值的估计和修正.

    涡轮流量计数学模型CFD正弦波脉动流实流实验

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