屈萍鸽
- 作品数：18 被引量：70H指数：4
- 供职机构：西安工程大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅科研计划项目陕西省自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程自动化与计算机技术机械工程电子电信更多>>
- 基于计算机视觉的织物疵点自动检测
- 用小波变换结合BP神经网络对织物疵点进行检测和分类.采用平纹坯布作为试样,对油渍、缺经、缺纬疵点进行识别.摄相机摄取256×256图像,将拾取图像进行小波分解,然后把小波分解后的图像灰度值作为特征参数输入到BP神经网络进...
- 刘曙光屈萍鸽
- 关键词：织物疵点计算机视觉小波分析BP神经网络
- 文献传递
- 小波分析在织物缺陷检测中的应用被引量：6
- 2004年
- 对于织物缺陷的检测 ,可以使用多种不同的图像处理技术 .而具有多分辨特性的小波变换是一种分析图像的新方法 ,它的变尺度特性与人类视觉中的空间频率多通道相吻合 .使用小波分析的方法对 3种织物缺陷进行检测分类 .首先将织物图像进行 3层小波分解 ,然后把小波分解后的图像灰度值作为特征参数输入到 BP神经网络进行检测识别 ,实验结果表明 ,用这种方法识别织物缺陷识别率可达到 98% .
- 屈萍鸽刘曙光张慧
- 关键词：小波分析BP神经网络
- 基于计算机视觉的织物疵点自动检测(英文)
- 用小波变换结合BP神经网络对织物疵点进行检测和分类.采用平纹坯布作为试样,对油渍、缺经、缺纬疵点进行识别.摄相机摄取256×256图像,将拾取图像进行小波分解,然后把小波分解后的图像灰度值作为特征参数输入到BP神经网络进...
- 刘曙光屈萍鸽
- 关键词：小波分析
- 基于计算机视觉的织物疵点自动检测(英文)被引量：1
- 2009年
- 用小波变换结合BP神经网络对织物疵点进行检测和分类.采用平纹坯布作为试样,对油渍、缺经、缺纬疵点进行识别.摄相机摄取256×256图像,将拾取图像进行小波分解,然后把小波分解后的图像灰度值作为特征参数输入到BP神经网络进行检测识别.实验结果表明,用这种方法识别织物疵点,识别率可达到98%.
- 刘曙光屈萍鸽
- 关键词：小波分析BP神经网络织物疵点
- 一种防雨式座椅
- 本实用新型公开了一种防雨式座椅，包括两个平行设置的座椅架板，两个座椅架板之间通过螺栓固接有椅面，两个座椅架板底面均固接有支撑机构，两个座椅架板相对的一端分别固接有连接件，连接件远离座椅架板的端部通过铆钉铰接有遮挡机构；本...
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- 基于性能退化的小子样电主轴可靠性试验研究被引量：4
- 2016年
- 针对高速电主轴可靠性研究存在的问题,探讨了小子样电主轴性能退化可靠性试验方法,完成了两根170MD18Y16型电主轴的退化试验;依据选定的性能退化特征量和截尾时间,检测了主轴轴端径向跳动量,据此建立试样电主轴退化模型,分析其失效寿命;基于跳动量测试数据和Weibull分布函数,应用修正极大似然函数分析分布参数,得到170MD18Y16型电主轴特征寿命,并确定其寿命分布模型。电主轴寿命理论值与实际使用值基本一致,表明小子样电主轴性能退化试验方法合理,建立的退化模型较准确地反映了电主轴性能退化轨迹,且寿命分布模型分析方法有效。
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- 小波分析在纺织检测中的若干应用
- 该文基于小波分析研究了纺织检测中三类典型问题的应用.(1)纱线的棉结一般表现为信号局部幅度的剧烈变化,由于小波变换可以检测信号的奇异位置及其奇异性,因此,该文借助于小波变换来处理纱线信号,识别棉结.(2)对于织物缺陷的检...
- 屈萍鸽
- 关键词：小波分析BP神经网络
- 文献传递
- 基于对偶树复小波变换的织物纹理识别
- 2009年
- 离散小波变换(DWT)虽然广泛用于图像处理,但DWT存在两个缺点:其一,缺乏平移不变性,这意味着信号的微小平移将导致各尺度上的小波系数的能量分布有较大变化;其二,缺乏方向敏感性,可分离的二维小波变换只有三个方向的高频信息即水平、垂直和对角。利用对偶树复小波变换(DT-CWT)进行图像纹理分类,可以克服上述离散小波变换的不足,该方法具有逼近的平移不变性和更多的方向选择性,有利于特征的跟踪、定位和保留。本文采用对偶树复小波变换和BP神经网络相结合的方法对织物纹理进行分类,实验表明,分类率可达98%。
- 刘曙光屈萍鸽
- 关键词：对偶树复小波变换离散小波变换织物纹理分类
- 机器视觉在纺织检测中的应用被引量：32
- 2003年
- 介绍机器视觉的研究内容 ,比较机器视觉与人类视觉的差异 ,论述机器视觉检测中几种基本技术 。
- 刘曙光屈萍鸽费佩燕
- 关键词：机器视觉目标识别纺织检测
- 轮椅脑控算法研究与实验验证被引量：2
- 2021年
- 文章介绍了一种基于BCI实现轮椅运动控制的新型控制方法,研究了一种便携化的脑机接口范式,搭建了适用于普通轮椅的便携化脑机轮椅控制系统;系统根据脑电信号的自身特点,选用Emotiv公司的EPOC无线便携式脑电仪采集脑电电波信号,由单片机控制,实现脑电电波数据的处理,由集成两个无刷电机的制动器执行命令,选用ZD6716V3作为无刷电机的控制器,且每个电机中,都有一个霍尔传感器,提供来自电机的速度反馈信号,以精确获取每个电机的速度参数,并将电机集成在轮椅后轮上,实现轮椅速度和方向的控制;此外,进行了基于脑电识别率的控制方式实验、基于小车的脑控实验以及基于轮椅的脑控实验;实验结果表明脑电信号的准确率可以达到83%,满足实际使用需求。
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- 关键词：脑电波脑机接口运动控制
