基于机构设计与深度学习的工业模糊图像智能调焦系统设计

• 作者: 张飞雁
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊图像 智能调焦 机构设计 前馈人工神经网络 深度学习 激励函数
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|TN06
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802546

摘要

为了解决工厂现场实际制造环境不稳定,导致工业相机采集图像清晰度效果欠佳,普遍存在离焦模糊的问题,分别从机械结构设备设计与计算机深度学习的角度出发,提出了基于机构设计与深度学习的工业模糊图像智能调焦系统.首先,有机组合工业相机、Z轴控制电机、计算机、USB串口线,构成设备系统机构设计,优化机械传动过程,完成工业模糊图像智能调焦系统的硬件平台.然后,基于包含清晰图像与模糊图像的大数据样本集,采用前馈人工神经网络,耦合激励函数计算Z轴升降数据,设计了模糊图像智能调焦算子,达到图像清晰化的目的.最后,基于OpenCV深度学习模块和Visual Studio平台,实现了工业模糊图像智能调焦系统.实验测试结果显示,与当前调焦算法相比,本算法拥有更高的稳定性和推广性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张飞雁		19	21	3.0	3.0