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生化池的在线监测对污水处理厂的稳定运行具有重要意义.现有生化池监测依赖流量计、传感器以及人工巡查和综合判断.为降低生化池人工巡检的工作量,提升监测的连续性和准确性,提出基于机器视觉的监测方案,并以曝气量预测为目标,考察了该技术方案的可行性.以曝气量1,2,3,4,5L/min的小试规模生化池为预测对象,通过采集生化池的曝气图像、构建数据库、使用卷积神经网络提取特征、建立模型的监测框架,实现了污水处理过程中曝气量变化的自动感知.模型分析表明,测试集的预测精度达到99％,且模型预测精度稳定性较高,满足自动监测的需求.进一步考察机器视觉技术从小试装置迁移到中试规模生化池的可行性,证明了该方法在不同生化池中均具有可行性,表现出良好的应用潜力.该研究利用硬件(摄像头)和软件(机器学习模型),实现生化池运行关键信息的在线监测和异常识别,可实现对人工巡视的部分替代,可为污水处理厂的智慧化运行提供可行思路.

Keyword ：

图像数据 曝气量 机器视觉 生化池监测 可视化

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以北京市东水西调工程中的杏石口泵站为例，泵站人工巡检存在巡检场景多、项目多、工作量大、存在安全隐患等问题，导致人工巡检效率低、工作质量难以得到保证，影响泵站安全稳定的运行。为有效提高巡检效率，保证巡检安全性、可靠性，从根本上实现泵站智能化的建设目标，在泵站巡检中使用行走式智能巡检机器人进行辅助巡检是非常有必要的。泵站行走式智能巡检机器人具有巡检、机器视觉识别、传感器数据采集、数据统计等功能，在泵站巡检中具有其自身独特的优势。本文以杏石口泵站为例，探究了行走式智能巡检机器人的系统设计、主要功能和具体应用，通过实际应用分析，行走式智能巡检机器人能够提升泵站巡检的效率、保证人员巡检的安全，值得进行推广应用。

Keyword ：

系统架构 泵站 应用 主要功能 行走式智能巡检机器人

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中医(traditional Chinese medicine,TCM)舌诊客观化研究中需要分析的舌象特征很多,不同的舌象特征往往采用单独的方法进行分析,大大增加分析系统的整体实现复杂度。为此,本文基于持续学习的思想,提出一种中医舌色苔色协同分类方法,该方法将舌色分类作为旧任务,将苔色分类作为新任务,充分利用2个任务的相似性和相关性,仅通过一个网络结构就同时实现舌色和苔色的准确分类。首先,设计一种基于全局-局部混合注意力机制(global local hybrid attention,GLHA)的双分支网络结构,将网络高层语义特征与低层特征相融合,提升特征的表达能力;然后,提出基于正则化和回放相结合的持续学习策略,使得该网络在学习新任务知识的同时有效防止对旧任务知识的遗忘。在2个自建的中医舌象特征分析数据集上的实验结果表明,提出的协同分类方法可以获得与单个任务相当的分类性能,同时可以将2个分类任务的整体复杂度降低一半左右。其中,舌色分类准确率分别达到93.92%和92.97%,精确率分别达到93.69%和92.87%,召回率分别达到93.96%和93.16%;苔色分类准确率分别达到90.17%和90.26%,精确率分别达到90.05%和90.17%,召回率分别达到90.24%和90.29%。

Keyword ：

持续学习 全局-局部混合注意力机制 深度学习 协同分类 中医舌色苔色分类 机器视觉

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一种车辆跟踪方法属于机器视觉领域。本发明首先提出了一种改进的yolo深度学习网络，将原yolo网络结构中的卷积层变更为可变核卷积层，能够改变卷积核的大小，提高对不同形状车辆目标的适应情况，提升识别的准确率。之后将网络中的上采样器层改成动态采样层，可以在不提升网络复杂度的情况下，提升识别的精度，构建成为最终的目标识别网络模型。然后进行模型预训练，更新最新的网络模型参数，得到车辆目标检测模型和权值。随后用最新的权重执行目标识别任务的推理。对识别到的概率最大的目标进行目标跟踪。

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本发明提供一种面向机器视觉的图像全局特征表示方法，包括提取图像，还包括以下步骤：对所述图像进行空间金字塔划分，得到整幅图像的特征表示；对SPM每次的区域划分都要对区域块之间的空间关联信息进行计算，得到空间关联矩阵，进而对经典的SPM特征进行矩阵变换得到新的特征。本发明提出了一种面向机器视觉的图像全局特征表示方法，通过矩阵变换，使空间金字塔模型SPM融入空间关联信息，不增加空间金字塔模型SPM的特征维数，但是新的图像级的特征表示具有更强的判别能力和鲁棒性。

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以北京市东水西调工程中的杏石口泵站为例,泵站人工巡检存在巡检场景多、项目多、工作量大、存在安全隐患等问题,导致人工巡检效率低、工作质量难以得到保证,影响泵站安全稳定的运行.为有效提高巡检效率,保证巡检安全性、可靠性,从根本上实现泵站智能化的建设目标,在泵站巡检中使用行走式智能巡检机器人进行辅助巡检是非常有必要的.泵站行走式智能巡检机器人具有巡检、机器视觉识别、传感器数据采集、数据统计等功能,在泵站巡检中具有其自身独特的优势.本文以杏石口泵站为例,探究了行走式智能巡检机器人的系统设计、主要功能和具体应用,通过实际应用分析,行走式智能巡检机器人能够提升泵站巡检的效率、保证人员巡检的安全,值得进行推广应用.

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行走式智能巡检机器人 应用 主要功能 系统架构 泵站

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小模数齿轮在实际制造中,单条产线多台设备通常同时生产多种不同参数的齿轮,迄今无法用单台齿轮测量仪器在生产线上同时实时全检这些不同参数的齿轮.开发了基于Facet的齿轮亚像素边缘定位算法、基于迭代重加权最小二乘的齿轮中心定位法、圆与齿廓交点快速定位法、正弦函数拟合齿数法和齿廓近似测压力角法等;若结合适当的送料与定位机构,本文方法能够在未知参数时,实现多种不同型号齿轮的混合测量,无需装夹,测量效率高.可以实现齿数、模数、压力角、齿顶圆直径、齿根圆直径、全齿高、齿宽、公法线变动量、变位系数、齿廓偏差和形位误差的测量.实验结果表明:该方法测量0.5～1.0 mm模数的直齿轮的重复性精度为4 μm.该方法在小模数齿轮柔性化生产线具有重要应用前景.

Keyword ：

小模数直齿轮 亚像素 齿轮在线测量 机器视觉 边缘检测

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抛丸和喷砂是船体金属表面处理过程中非常重要的2个步骤，其处理后金属表面的粗糙度和微坑的形貌会直接影响后续喷漆的质量，因此，对抛丸和喷砂后表面质量的测量是必需的流程。目前常用的表面粗糙度测量方法有触针法、显微镜头调焦法、复制带法等。为了提高表面质量检测的自动化水平，构建了一套基于激光结构光3D视觉的船体金属表面处理质量自动检测系统。通过该视觉方法，获取了高分辨的表面高度图像。开发了图像的预处理算法和粗糙度检测算法，同时用前处理和分水岭算法实现了微坑的分割和统计，为船体金属表面质量评价提供了条件。

Keyword ：

机器视觉 表面粗糙度检测 分水岭算法 数字图像处理

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工业产品的表面缺陷对其美观度和使用性能有重要影响。为实现热轧铝合金板材表面缺陷的自动检测与分类，提出一种基于光度学特征和支持向量机分类的机器视觉检测方法。针对铝合金板材的压痕、划痕、污点、擦伤、坑蚀等5种常见缺陷，依据其光度立体学特征，设计了相应的图像处理算法。可靠地检测出了缺陷区并提取了缺陷的几何形状特征和HSV特征。将得到的特征参数作为支持向量机的输入，设计了对应的分类器。结果表明:所设计的SVM分类器可较为准确地检测出表面缺陷类型，识别正确率为96.5%。

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光度立体学 支持向量机 多特征提取 铝板缺陷检测

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断路器是泵站的核心设备,负责对泵站电机的安全供电,对其手车开关状态的自动监测关乎泵站安全运维、正常运行,更是智慧泵站建设中的重要一环.当前泵站断路器状态检测多采用人工定期巡检,针对其中存在的成本高、隐患大、误差多等问题,研究并提出一种基于机器视觉的泵站断路器手车状态智能检测方法.首先,基于VGG-16 特征提取框架融合弱监督学习,构建了字符级别的文字检测模型对断路器标志性文字进行检测;然后融合视频围栏算法实现断路器状态的分类检测.实验结果表明,提出的方法同时兼备检测速度快和检测精度高的特点,较好地克服了现有基于深度学习的图像分类算法对目标深度变化不敏感的弱点,并且在多种场景下对断路器手车推入、推出两种状态检测任务均具有良好的稳定检测性能.

Keyword ：

智能泵站 文字检测 深度学习 视频围栏 断路器

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