计算机视觉

计算机视觉技术在多个领域得到应用，包括工业检测、图像修复、去雨处理、巡检机器人、无人机、医疗监测、污水处理、电容层析成像、中医舌诊、烟叶生产、螺栓松动检测、番茄采摘、混凝土坝施工、果蔬分拣和目标检测等。这些应用展示了计算机视觉结合深度学习在自动化、智能化方面的潜力和进展。

工业检测与图像处理

• 细络联管纱毛羽检测：基于图像处理技术，提高检测效率，避免人力消耗与产品浪费1。
• 图像修复：深度学习技术在图像修复领域的发展，包括单模态和多模态图像修复方法2。
• 去雨处理：基于多通道多尺度的注意力机制，去除图像中的雨纹和雨线，提升图像质量3。

机器人与无人机

• 变电站巡检机器人：基于STM32芯片，实现自动巡检和人工遥控巡检，提高工作效率4。
• 无人机应用：结合3D机器视觉技术，加强环境感知和避障能力，应用于图像获取和三维重建5。

医疗与环境监测

• γ射线辐照剂量测量：基于机器视觉和深度学习，实现在线监测6。
• 污水处理效果检验：基于透明度的快速检验技术，低成本、高效、自动化7。

机器学习与算法

• 电容层析成像：多尺度自适应网络模型，提高图像重建精度8。
• 中医舌诊：基于持续学习的协同分类方法，降低系统实现复杂度9。

农业与工业应用

• 烟叶生产：计算机视觉与深度学习技术在烟叶病害识别、采收调制、分级等方面的应用10。
• 螺栓松动检测：半监督深度学习模型，解决样本不平衡问题，提高检测精度11。
• 番茄采摘：基于改进算法的多任务视觉检测方案，为智能化采摘提供支持12。

目标识别与分拣

• 混凝土坝施工：YOLOv5-SS新方法，提高目标识别效率和精准度13。
• 果蔬分拣：人工智能与机器视觉结合的外部品质分拣技术，提高分拣效率14。
• 目标检测技术：深度学习模型的发展，面临多尺度目标检测等挑战，探索解决策略和未来方向15。