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基于RPCA的太阳能电池片表面缺陷检测
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:2013.9.9
  • 页码:1943-1952
  • 分类:TP274[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]浙江工业大学信息工程学院,杭州310023
  • 相关基金:国家自然科学基金(61070113)
  • 相关项目:基于认知发育模型的学习方法研究
中文摘要:

通过对计算机视觉模板匹配基本算法的研究,改进了基本的模板匹配算法.基于OpenCV开源平台,在VC++6.0的开发环境中设计了一套智能电表检测系统,该系统采用了改进的模板匹配算法,可在线有效检测电能表的多处信息,并对缺陷进行统计,有助于厂商改善产品质量,保证了电能表出厂的可靠性.实验表明系统检测速度快、实时性好.

英文摘要:

This paper improved the template matching algorithm through the study of the basic algorithm of template matching on computer vision. Based on OpenCV open-source platform, a smart meter detection system is designed by VC++6.0. The system utilizes the improved template matching algorithm and detects multiple information of the power meter in effect and calculates defects. It's very helpful to improve the quality of the power meter and ensure the reliability of the power meter. The experiments show that the system detects fast and real-time.

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期刊论文 10 会议论文 10 专利 1 著作 1
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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433