Apr, 2024

工业环境中腐蚀的三维语义 - 几何映射的全自动系统

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TL;DR本研究提出了一种完整的半自动腐蚀识别和映射系统，利用最新的基于 LiDAR 的定位和映射方法，结合基于视觉的语义分割深度学习技术，构建了工业环境的语义几何地图。与文献中现有的腐蚀识别系统不同，我们设计的多模式系统成本低廉、便携、半自主，并允许非专业人员收集大规模数据集。在室内实验室环境中进行的一系列实验定量地证明了所采用的 LiDAR 基础三维地图和定位系统的高精度性能，并且当使用我们的像素级手动标注数据集进行训练时，我们的数据驱动语义分割模型的精度达到了约 70%。
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发现论文，激发创造
  • 利用多阶段深度学习技术进行海洋船舶表面缺陷检测和评估

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    Mar, 2022

  • 文物映射：多模态语义映射用于物体检测和 3D 定位

    提出一个利用多模态传感器融合的方法，能够在一个已知环境中，通过理解该环境搭配环境地图，准确地检测和定位预设物体和障碍物，并相比于单一的传感器能够更准确地检测远处和近处的障碍物。

    Jul, 2023

  • 混凝土桥梁结构异常的多视角三维实例分割，用于强化结构检查

    使用三阶段方法，在 3D 空间中从图像级别的检测模型上分割出异常实例，以实现有效的结构损伤评估。

    Jan, 2024

  • 深度学习在珊瑚礁可扩展语义三维建模中的应用

    该研究提出了一种新的方法，通过机器学习和语义分割技术实现了高精度的三维语义地图，从而实现了对珊瑚礁等水下环境的大规模自动分析和监测，降低了劳动力成本，为保护政策提供了更高效的信息。

    Sep, 2023

  • 利用图像处理进行车站维修的铁锈检测

    本研究针对涂装建筑表面上生锈区域进行准确分割的挑战。通过利用数字图像处理方法，计算涂层上存在的生锈百分比。所提出的分割方法基于 HSV 颜色模型，为了均衡亮度和减轻光照的影响，特别应用了单尺度 Retinex 基本模型到饱和度分量。随后，图像经过进一步处理，包括手动颜色筛选。这一步骤对于精化生锈区域的识别至关重要。为了增强精度并滤除噪声，通过颜色筛选选择的像素区域会经过 DBScan 算法。这一多步骤过程旨在实现对涂装建筑表面上生锈区域的鲁棒分割，有助于腐蚀检测和分析领域的研究。

    Nov, 2023

  • 利用室内定位系统标定的自动多模态数据标注

    通过融合 LiDAR 和相机数据的学习目标检测方法需要带有标签的训练样本，然而某些特定应用（如仓储机器人或自动化基础设施）需要在现有数据集中没有的语义类别。因此，为了促进快速创建多模态目标检测数据集并减轻人工标注的负担，我们提出了一种新颖的自动标注流程。我们的方法使用室内定位系统（IPS）为点云和图像生成准确的检测标签，完全消除了手动标注的需求。在一项实验中，该系统比与人类基准相比，快速标注感兴趣的物体的速度提高了 261.8 倍，并将端到端数据集创建速度加快了 61.5%。

    Dec, 2023

  • 表面缺陷检测的混合监督：从弱监督到全监督学习

    本研究提出了一种基于深度学习的表面缺陷检测方法，通过利用不同粒度的注释信息从弱标注到像素级其间不同层面进行标注，实现了注释成本的降低，同时取得了在工业质量检验几个数据集上的最优结果。

    Apr, 2021

  • 水下船舶检测的多标签视频分类

    通过使用深度学习和计算机视觉技术提出了一种自动化的视频分析系统来改进现有的水下船舶外壳视频检查方法，提出了一种利用 transformers 的自注意机制捕捉连续视频帧中的时空关注的多标签视频分类模型。该方法取得了有前途的结果，并可以作为未来水下视频检查应用的基准。

    May, 2023

  • 扫描电子显微镜图像中的自动半导体缺陷检测：系统综述

    半导体材料和器件中检测缺陷的高效准确方法需求日益增长。这篇文章通过对 38 篇相关研究论文进行系统回顾，全面总结了基于扫描电子显微镜图像的自动化半导体缺陷检测的现状，包括最新创新和发展，提供了方法的综合概述和分析，并对未来工作提出了有希望的方向。

    Aug, 2023

  • 裂纹图像的分割工具

    本研究提出了一种半自动裂缝分割工具，通过图像处理算法利用多方位小波变换构建图像的 “方向得分”，从而计算出最佳裂缝路径，进而实现像素级的分割，该方法优于完全自动方法，并显示出成为手动数据标注的合适替代方法的潜力。

    Mar, 2024