段利亚
- 作品数：26 被引量：79H指数：5
- 供职机构：青岛科技大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金国家电子信息产业发展基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程建筑科学矿业工程更多>>
- 基于标识与平面间单应性矩阵的虚实注册方法被引量：11
- 2006年
- 提出了一种基于单应性矩阵与平面标识相结合的三维注册算法,解决了标识部分被遮挡情况下的虚实注册问题,提高了系统的健壮性、可用性.该方法将直接求解三维注册矩阵问题分解为利用图像间的匹配特征点来计算相邻两帧图像间的单应性关系,并利用该单应性关系恢复最终注册矩阵.就实验结果与ARToolkit的注册性能作了比较,结果表明该算法能够解决标识部分遮挡情况下的虚实注册问题,在健壮性方面明显优于ARToolkit.
- 管涛李利军段利亚王乘
- 关键词：三维注册单应性矩阵
- 基于全局单应性变换的虚实注册方法被引量：2
- 2007年
- 提出了一种基于全局单应性变换的三维注册方法,有效地解决了基于标识的三维注册系统中的误差积累问题.设计了一种新的对仿射变换鲁棒的特征点检测方法——边角点法,确保每个特征点位于多条直线的交点上,最大限度消除特征检测结果的随机性及其对特征匹配所造成的负面影响.采用基于全局单应性矩阵的虚实配准方法,利用前一帧所对应的全局单应性矩阵对初始图像作射影变换,并将变换后的图像与当前图像做特征匹配,直接建立当前帧与初始帧之间的单应性关系,从而解决了传统方法所存在的误差积累问题.实验结果表明本算法有效可行.
- 管涛李利军段利亚王乘
- 关键词：三维注册
- 基于UML的嵌入式绗缝测试系统研究被引量：8
- 2007年
- 为提高电脑绗缝机伺服运动控制系统的特性与可靠性,设计并实现了一种基于UML的嵌入式绗缝测试系统。以绗缝系统的需求规格、各种规范、标准和协议为基础,以UML的分析设计规约文档作为设计的重要依据,通过对UML文档的词法语法分析,利用类图、活动图、用例图分别完成单元测试、类簇测试和系统测试,通过分析测试结果完善绗缝系统的设计。
- 于镭郭瑛段利亚
- 关键词：嵌入式系统绗缝
- 基于双边滤波与自适应灰度的钢筋图像预处理(英文)被引量：3
- 2006年
- 提出双边滤波结合自适应直方图均衡化方法在钢筋检测中的工业应用。双边滤波采用传统高斯滤波方法与图像亮度信息相结合,达到平滑滤除高频噪声,并有效保持图像边缘信息;自适应直方图均衡化改进了常规均衡化方法,对图像亮度信息的缺失进行自适应补偿,有效提高图像对比度。在焊网机器人钢筋检测预处理中进行应用,结果证明有效提高钢筋检测的准确率。
- 胡乃平段利亚
- 关键词：钢筋检测双边滤波自适应直方图均衡
- 基于双边滤波的钢筋检测方法
- 2007年
- 采用传统高斯滤波方法和高斯滤波方法与图像亮度信息相结合的一种新的双边滤波方法,分别将2种方法应用在钢筋检测的滤波过程。通过对比实验结果表明:双边滤波方法可以得到更有效的边缘信息,提高钢筋检测的准确率。
- 段利亚郭瑛胡乃平
- 关键词：钢筋检测双边滤波边缘检测
- 计算机视觉在焊网机器人的应用研究
- 本课题来源于山东省教育厅基金资助项目“焊网机器人关键技术研究”，主要研究焊网机器人系统中基于计算机视觉的钢筋三维定位方法，以解决现有钢筋焊网设备落料不准确的问题。
本文主要采用双目立体视觉技术对钢筋进行三维定位...
- 段利亚
- 关键词：双边滤波计算机视觉
- 一种基于标识与平面自然特征的三维注册方法被引量：3
- 2007年
- 提出了一种基于标识与平面自然特征相结合的三维注册方法。首先利用已知尺寸的标识获取待注册平面的初始三维注册矩阵,在标识被遮挡情况下利用当前帧与前一帧图像间的单应性关系恢复出当前三维注册矩阵。实验结果表明该方法在很大程度上提高了单纯基于标识的三维注册系统的健壮性与可用性。
- 李利军管涛段利亚王乘
- 关键词：计算机应用单应性计算机视觉
- 基于希尔伯特变换和改进卷积神经网络的通用水声信号解调方法
- 本发明公开了基于希尔伯特变换与改进卷积神经网络的通用水声信号解调方法，属于水声通信信号解调技术领域。可解决现有水声信号解调技术中通用性差、准确率低和复杂度高的技术问题。首先使用Matlab和BELLHOP生成仿真水声信道...
- 刘钊 宋佳洋姜帅 翟应良段利亚王景景 鄢社锋
- 超细级滑石粉填充塑料管材成型设备的自动控制系统
- 介绍了利用PLC及PID智能控制技术，使超细级滑石粉填充钢塑复合管成型设备实现管材挤出过程中的各种控制功能，并提高管材挤出的过程中温度控制和速度控制的精度。
- 段利亚刘伟峰郭晓红
- 关键词：塑料管材自动控制系统滑石粉管材挤出PID控制
- 近距离爆炸下钢筋混凝土柱损伤的图像识别及快速评估
- 2023年
- 快速准确评估工事爆炸损伤,对于战时指挥具有重要意义。传统上,爆后结构损伤评估多采用有限元法,可靠性得到广泛认可,但计算耗时较长,无法满足战场快速评估要求。为提高评估效率,提出一种由体积判断网络和损伤判断网络组成的全新卷积神经网络模型,基于体积损失率评估近距离爆炸下的损伤。为降低训练成本,采用有限元法获取爆后带损伤的钢筋混凝土柱图像制作包含8700张图片的数据集。新提出的模型在包含1740张图片的测试集上取得99.71%的准确率。在钢筋混凝土柱材料参数调整时,微调后的模型在不同材料参数的数据集上取得82.97%以上的准确率。在三维打印的模型测试中,该模型在24张图片上取得70.83%的正确率,平均每次评估测试耗时0.05 s。结果表明,提出的卷积神经网络模型准确率较高,计算用时远小于有限元方法,损伤评估流程可与结构理论对照解释。
- 郑文言段利亚方辉
- 关键词：卷积神经网络钢筋混凝土柱
