机器学习：单摄像头下基于样本学习的人体深度估计

11.1打印机 11.2扫描仪 11.3摄像头

第4章多媒体计算机的硬件设备 4.1cd-roM驱动器和光盘 4.2d-R光盘刻录机 4.3DVD驱动器和DVD光盘 4.4触摸屏 4.5扫描仪 4.6大屏幕投影仪 4.7数码摄像机 4.8数码相机 4.9习题

铁水扒渣检测系统是一套基于机器视觉的扒渣评级系统,其主要作用是采用高分辨率摄像器观察铁水罐中实时情况,通过工控机采集成像,分析图像中铁渣的厚度和范围,并对照评级工艺条件评判出扒渣的等级.本系统提高在线扒渣等级评判的自动化水平,降低工人经验判别不稳定因素的影响,实现工人的劳动保护

提出了一种利用两相流Eulerian Wall Film(EWF)模型和自定义结露量公式相结合来预测样品表面相变行为及液膜变化的方法.首先利用自搭建环境实验箱开展结露物理实验,并分别基于两相流EWF模型与单相流模型进行仿真实验.结果表明,相对于单相流模型,EWF模型因考虑了相变过程而能够更加精确地模拟样品表面相变行为.然后通过自定义公式计算所得结露量与实测结露量的对比,验证了所提出结露量公式的正确性.最后在模拟与实测的温湿度曲线以及结露量吻合较好的前提下,模拟了样品表面液膜变化过程,过程中液膜呈现的形态与物理实验中原位摄像系统捕捉到的液膜形态初步吻合

采用光学检测法对高温铸坯进行表面裂纹在线检测,将高亮度绿色激光线光源照射到铸坯表面,利用激光的单色性在摄像机镜头前加装窄带滤色镜去除高温铸坯表面辐射光的影响,从而提高图像的对比度.通过非抽样小波对铸坯表面图像进行分解,计算分解后得到的低频分量和原始图像的尺度共生矩阵,以及高频分量的灰度共生矩阵,作为图像的纹理特征,并输入基于AdaBoosting算法的分类器进行分类.利用该方法对表面裂纹、水痕、渣痕、氧化铁皮和振痕等五种缺陷和伪缺陷样本进行识别,表面裂纹的识别率达86.75%,总体识别率达87.16%

介绍一套目前已在实验室中开发成功的冷轧带钢表面缺陷在线监测系统,该系统用于在线检测和识别冷轧带钢的表面缺陷.系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集带钢表面的图像,并通过并行计算系统对图像进行分析和处理,以得到钢板表面的缺陷情况.系统在软件流程上进行了特殊的设计,以保证实时数据处理功能.经试验,系统对\乳化液斑痕\、\锈痕\、\压入氧化铁皮\、\辊印\、\折印\和\边裂\等6种常见的冷轧带钢表面缺陷类型识别率在90%以上

研制了用于弯管一次合成的设备.该设备由三部分组成:主体部分、控制部分和监视部分.主体部分包括电动机、减速箱、安装盒和机架;控制部分包括温度检测仪、调速器和计算机;监视部分包括电视和摄像头.使用该设备可实现弯管一次合成过程的全自动控制,并合成出φ325 mm的陶瓷复合弯管

上海交通大学：《创新思维与现代设计》教学资源_2017年秋季班_优秀案例分析_陈瑞捷_双摄像头技术

《摄影与摄像》课程教学资源：教学大纲