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魏明强: 作品数：23 被引量：84H指数：6; 供职机构：南京航空航天大学计算机科学与技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家重点实验室开放基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>

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内部结构自支撑的三维打印浮体平衡优化算法: 2020年; 为了使浮体能够在熔融挤压式三维打印机中一次成型,提出一种内部结构自支撑的浮体平衡优化算法.首先在给定漂浮姿势的输入模型内部,利用递归细分方法生成自支撑的格子结构,并把输入模型与格子结构组合为初始浮体模型.然后以初始浮体模型中格子单元体积为变量构建平衡优化方程,根据方程解算结果调整初始浮体模型中每个格子单元的体积,从而生成最终的浮体模型.实验结果表明,文中算法生成的浮体模型可以使用熔融挤压式三维打印机直接打印,打印的实体不但能够按照预设的姿势漂浮在液体中,而且具有较好的抗压能力;算法中的递归细分策略能够在模型内部产生较多的格子单元,具有节省打印材料的优势.; 王继东赵瑞斌魏明强; 关键词：自支撑结构优化

基于区间梯度的联合双边滤波图像纹理去除方法被引量：8: 2018年; 图像纹理去除是指保留图像的语义结构并去除图像中的纹理和噪声部分,从而将纹理区域与结构特征划分开,是计算成像和图像分析的基础研究问题。近年来,在该领域中出现了许多优秀的算法,但它们在结构纹理的区分效果、纹理滤除的干净程度和算法运行的效率等方面仍存在一些问题和矛盾。鉴于此,提出一种基于区间梯度的滤波方法来去除图像纹理。首先,为简化先验模型的复杂度,将区间梯度的概念应用到结构提取模型中,实现了纹理与结构的二元化标记,为下一步单独对纹理区域进行滤波处理做准备。其次,针对复杂多变的纹理部分,将最值替换机制融入到联合双边滤波算法中,即在目标像素的邻域中选取颜色差异最大的像素作为颜色权重分布的中心点,使其在滤波过程中起主导作用。实验证明,所提方法能应用于多种纹理图像,可有效缓解强纹理去除与运算效率之间的矛盾,同时,因在达到相近纹理去除效果时所需迭代次数更少,其在同类滤波方法中取得了更好的边缘保持效果。; 魏明强冯一箪王伟明谢浩然王富利

面向真实战场环境的Transformer-CNN多特征聚合图像去雾算法: 2024年; 军事智能系统的发展对现代战争的作战方式和制胜机理产生重大影响,然而这些系统容易受到雾霾等天气的影响导致获取的图像出现模糊、退化等问题,给后续识别、追踪等作战任务带来挑战,因此对战场含雾图像进行复原非常重要。鉴于获取同一场景下的含雾、清晰图像对难度极大,现有网络大都采用合成数据进行训练;但真实雾图和合成雾图之间的间隙,会导致在合成数据下训练的模型在真实场景中泛化性差。为此,提出一种面向真实战场环境的自注意力模型-卷积神经网络(Transformer-Convolutional Neural Network,Transformer-CNN)多特征聚合图像去雾算法。采用半监督框架,利用合成和真实战场含雾图像训练网络,使模型能够更好地应对真实含雾场景。采用双分支特征聚合架构,将CNN分支提取的局部特征和Transformer分支学习的全局特征进行聚合,以进一步提高模型去雾能力。为模拟真实战场含雾场景,构建了一套含雾战场图像数据集。实验结果表明,与8种最先进的图像去雾算法相比,所提算法在合成数据和真实图像上均表现良好。; 王永振童鸣燕雪峰魏明强; 关键词：图像去雾

基于二阶段网络的起重机小样本图像锈蚀检测: 2022年; 基于图像的表面锈蚀检测是起重机损伤检测的重要新兴技术。由于起重机械的结构形状复杂,无人机等设备获取的起重机图像会包含大量的阴影以及黑色背景物,易被误识别为锈蚀;同时,起重机属于高端装备,锈蚀损伤样本量往往不足,加重了锈蚀检测的难度。针对以上问题,文中提出了一种基于二阶段网络的起重机小样本图像锈蚀检测算法。具体地,设计了一个包含分割和决策的二阶端到端学习网络,其中分割网络使用锈蚀损伤的标签进行训练,决策网络则根据分割网络提取的特征,进一步学习判断输入的图片中是否包含锈蚀损伤,并通过将二阶段的网络由类似于VGGNet的结构提升为类似于ResNet的残差结构来对网络进行优化。实验结果表明,提出的方法有效提升了图像锈蚀检测的精度,在自建的起重机小样本图像锈蚀数据集上,将模型的平均精度由94.2%提升到了98.1%,满足了起重机工业场景下的损伤检测要求。; 王华张燕超吴波翟象平魏明强; 关键词：起重机

三维网格分割中聚类分析技术综述被引量：6: 2020年; 三维网格分割是计算机图形学的一个重要的研究方向,近年来不断涌现出各种新的分割技术.主要关注基于聚类分析的三维网格分割技术,介绍了三维网格分割的2种常见类型,并对分割技术所转化的数学问题进行阐述,总结了一系列常用的网格属性.依据算法类型将现有算法划分为5类,所基于的分割技术分别有区域生长、多源区域生长、层次聚类、迭代聚类以及谱聚类.针对不同的分割目标和所利用的网格属性,对各分类下的分割算法进行对比讨论;同时给出4种角度的评估准则,以展示不同应用场景下各类分割算法的优缺点,并指出了三维网格分割的发展趋势和应用方向.; 梁楚萍印杰伍静汪俊魏明强郭延文; 关键词：聚类分析网格模型数字几何处理

基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法被引量：3: 2022年; 提出一种基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法,能够有效避免复杂背景下的伪裂纹噪声点干扰,实现对隧道裂纹的精确分割。首先,构建深度残差网络模型提取裂纹特征;其次,使用改进的全卷积神经网络中的反卷积操作恢复裂纹特征图的尺寸和裂纹细节;为了提升裂缝提取的精细程度,提出一个细节修复模块来保持裂缝的完整性与边缘细节;最后,公开一个裂纹数据集NUAACrack-2000,包含2 000幅隧道裂纹图像与精准标注标签。实验表明,提出的算法在避免噪声点干扰方面优于传统图像分割算法;在保留提取裂纹的整体性以及边缘细节处理方面优于基于机器学习的主流裂纹提取算法。; 仇静博燕雪峰汪俊郭延文魏明强; 关键词：图像分割

破损文物数字化修复: 以中国出土青铜器为例被引量：11: 2021年; 出土青铜器大多存在缺失碎块现象,包括片状缺块、跨区域缺块和结构性缺块.随着三维重建和激光扫描技术的发展,以高精度数字化模型为基础的文物修复技术得到了广泛的重视.针对青铜器缺块的多样性和复杂性,从青铜器自身具有的形态特征出发,提出了青铜器缺块的多元数字化补配框架.对于片状缺块,分析了具有缺失数据的模型内蕴对称性,研究了青铜器表面纹饰的提取方法,根据模型对称变换建立覆盖缺块的初始模型,再根据纹饰拼接方法,从局部精细调整缺块初步模型,使缺块模型上的纹饰与周围模型的纹饰美观拼接,从而形成了青铜器三维模型从全局到局部的补配方案;对于跨区域缺块,设计了缺块边缘欧拉螺线的走向和研究了缺块内外数据的相似性匹配技术,使用了由粗到精、特征敏感的补配方法;对于结构性缺块,设计了具有高效、良好交互性能的缺块几何形态编辑技术,进而为破损青铜器的缺块补配提供了一个专业、便捷的,且具有多元互补方案的计算机辅助几何处理平台.; 魏明强陈红华孙杨杏汪俊郭延文郭延文; 关键词：三角网格

基于曲率指导的B样条飞机进气道几何设计: 2023年; 进气道能够捕获来流,按一定流量、流速和畸变向发动机供气.作为飞机推进系统的起始部件,进气道直接影响飞机发动机的工作效率、性能和安全性.针对进气道自由曲面构型的特点,提出基于曲率指导的B样条进气道几何设计方法.首先给定控制点、节点数据,构造C2光滑约束的B样条关键截线,避免产生台阶效应而影响进气道性能;其次将计算过渡截线的离散点坐标,转化为利用过渡截线导数值反求所对应的B样条曲线,减小在复原曲线过程中计算离散点带来的累积误差;最后将上述B样条曲线拟合为B样条张量积曲面结构,减少格式转换造成的信息损失.该方法已集成在某型号进气道建模系统中,可快速、交互式地完成由任意进气口截线到出气口截线的光滑过渡.实验结果表明,建模得到的进气道曲面结构精确性较高、通用性较好,一定程度上减少了对国外相关CAD航空工业软件的依赖,可以为后续基于数值优化的几何设计与流体仿真一体化提供技术支撑.; 魏明强何雪滟吴梦郭延文谭慧俊; 关键词：飞机进气道

基于三维点云深度学习的飞机表面多圆孔基元提取方法被引量：2: 2022年; 在飞机部件自动制孔系统中,快速、精确检测飞机表面圆孔对飞机装配质量具有重要作用,但从大规模三维测量点云数据中自动化、精确、快速检测所有圆孔特征依旧是一个难点。鉴于此,提出一种基于三维点云深度学习的飞机表面多圆孔基元提取方法。使用三维点云深度学习网络预测三维测量点云中初始圆孔边界点,并基于初始圆孔边界点,学习圆孔法向。同时,设计基于学习的加权最小二乘(Weighted least square,WLS)方法拟合圆孔参数,并将圆孔边界点检测误差、圆孔参数估计误差、圆孔法向学习误差作为多任务联合损失进行网络训练。通过在不同噪声、不同分辨率的模拟点云数据和实测点云数据上进行测试,并与现有先进边界提取、圆孔拟合方法进行对比。试验结果表明,所提出的方法在边界点识别准确度、圆孔参数计算准确度等方面获得了优越的综合性能。; 陈红华魏泽勇谢乾魏明强汪俊; 关键词：加权最小二乘

以图搜图:基于显著性注意力的美容产品检索网络: 2023年; 在基于深度学习的美容产品检索任务中,图片背景、拍摄角度和产品摆放姿态均是产品图片上潜在的干扰信息;同时,检索数据库中众多相似产品会互相干扰.针对这些问题,将显著性注意力机制融入损失函数、随即丢弃模块和相似项计算中,分别设计了显著性损失函数、显著性随即丢弃模块和显著相似性方法,有效地抑制了用户待检索图片与检索数据库图片中的干扰信息;然后,采用有效的特征提取器抵抗图片相似项的干扰;最后综合上述4个模块,提出基于显著性注意力的美容产品检索网络SA-Net.经过Pro-10k数据集训练,在Per-500k数据集上进行消融学习和对比实验的结果表明,SA-Net提升了美容产品检索的准确度,比已公开的最好同类算法AMAC提高3%.; 孙乾魏明强燕雪峰燕雪峰

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