公开(公告)号：CN116721078A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310678776.8

申请日：2023-06-09

Applicant: 华侨大学 ,  福建众益太阳能科技股份公司

Inventor： 杜永兆 ,  陈海信 ,  傅玉青 ,  柯钦怀 ,  陈光焱

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的带钢表面缺陷检测方法及装置，方法包括：在带钢生产流水线上采集带钢表面的原始图像；对采集的原始图像进行缺陷类别的标注，将原始图像与标注数据整合成带钢表面缺陷数据集；对带钢表面缺陷数据集进行一定比例的划分，得到训练集、验证集和测试集；构建带钢表面缺陷检测模型，模型包括主干网络、聚焦型特征金字塔网络和检测头；使用带钢表面缺陷数据集对网络进行训练获得训练好的模型，保存训练过程中的权值文件；使用训练好的模型对带钢表面缺陷图像进行检测，获得图像中缺陷的类型与位置信息。本发明有效提升了带钢表面缺陷检测的精度和速度。

公开(公告)号：CN116342432B

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310576207.2

申请日：2023-05-22

Applicant: 华侨大学

Inventor： 刘博 ,  杜永兆 ,  王宜东 ,  陈海信 ,  傅玉青 ,  温廷羲

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/20

Abstract: 本发明公开了一种非标记细胞显微图像增强方法及系统，属于图像处理技术领域，包括如下步骤：S1、输入非标记细胞显微图像；S2、利用滑动窗口中心灰度增强算法，对非标记细胞显微图像位于滑动窗口中心的像素进行灰度值预增强；S3、重复滑动窗口，使得滑动窗口中心遍历非标记细胞显微图像，对每一个像素进行灰度值预增强，获得预增强的非标记细胞显微图像；S5、利用预增强的非标记细胞显微图像与经自适应权值约束的高斯多尺度加权图像作差分运算，得到增强后的非标记细胞显微图像。本发明具有较好的鲁棒性及普适性，且运算速度更快；本发明对特征图像的提取更精确，且能进一步提高非标记细胞显微图像的对比度。