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本发明公开了一种基于风力机表面模糊图像的裂纹智能检测方法，该方法包括以下步骤：采用搭载视觉传感器的四旋翼对风力机叶片表面进行图像采集，将叶片模糊图像输入到生成网络中得到清晰重建图像，进行包括背景去除、灰度转换、中值滤波、阈值分割、区域标记以及特征提取在内的预处理，以图像区域特征参数作为神经网络输入，判断风力机叶片表面是否存在裂纹以及裂纹程度。本发明采用搭载视觉传感器的四旋翼对风力机表面进行检测，同时在图像处理过程中考虑云雾以及四旋翼晃动引起的图像模糊，进行风力机表面裂纹的智能检测。

本申请公开了一种茶叶生产线流量智能检测方法、设备、介质及产品，涉及茶叶加工技术领域，该方法包括：获取预测模型；预测模型是基于CNN模型、全连接层和优化器构建并优化得到的多任务学习模型；实时获取茶叶二维图像数据；将茶叶二维图像数据输入预测模型，得到预测工序类型、预测传送带速度和茶叶预测重量；基于茶叶二维图像数据得到茶叶通过的距离；基于茶叶预测重量、茶叶通过的距离和传送带速度确定茶叶流量。本申请能够实现茶叶流量的高精度预测和实时监控。

本发明涉及一种工业数字化生产在线质量智能检测分选装置，至少包括：销轴输送通道，设于检测腔的上方且用于按照能够逐个输送销轴的方式接收待检测的若干个销轴；第一销轴转移机构，设于检测腔内且用于在外力驱动下带着至少一个销轴从销轴输送通道脱离并将其转移至待检测区域；销轴检测机构，设于检测腔内且用于执行外观检测操作以获取到该销轴的尺寸数据及外观数据；第二销轴转移机构，用以在外力驱动下将至少一个销轴从第一销轴转移机构上转移至与其销轴尺寸数据和/或外观数据相对应的至少一个销轴收集通道。

本发明属于目标检测与识别技术领域，本发明提供了一种面向公共安全视频的全局感知小目标智能检测方法，包括以下步骤：图像线下预处理，样本平衡数据增强；构建模型网络结构；构建模型损失函数：在分类损失和置信度损失采用交叉熵损失，在回归损失中对于原有的回归损失基础上加入角点距离损失；使用SC非极大值抑制方法保留有效检测框；输入待检测图像检验本方法模型有效性。本发明利用全局信息提高检测小目标物体的准确率和召回率，通过多重非极大值抑制保留有效锚框，解决了目前基于锚框目标检测中小目标物体难以检测，锚框难以匹配等诸多问题。

本发明公开了基于云平台的钢结构焊缝缺陷智能检测方法及系统，涉及智能检测技术领域，该系统运行时，通过使用摄像头或其他传感器设备对桥梁焊接部位进行实时监测，获取第一数据组、第二数据组和第三数据组，并将采集到的图像或视频数据上传至云平台，在云端存储采集到的数据进行预处理，在云端对焊缝缺陷的检测进行计算，获取：钢结构焊缝缺陷检测指数Qlhf，利用训练好的算法模型计算出的钢结构焊缝缺陷检测指数Qlhf，与预设检测合格阈值Z和预设检测合格阈值X进行对比，对预处理后的数据进行缺陷检测和识别，获取评估等级方案，将检测到的焊缝缺陷结果以可视化的方式展示给用户，允许用户通过云平台远程访问系统。

本发明公开了一种线路绝缘子状态智能检测告警系统，涉及绝缘子检测技术领域，包括污秽采集模块、污秽分析模块、破损获取模块、破损分析模块、击穿分析模块、信号分析模块和执行模块；污秽采集模块用于采集竖直方向的悬挂绝缘子污秽数据；污秽分析模块对缘子污秽数据进行分析得出污秽类型系数、方位分布和污秽程度值；破损获取模块通过无人机搭载的检测设备获取绝缘子破损数据；破损分析模块对破损获取模块获取数据进行分析得到绝缘外观值和绝缘温度值；击穿分析模块用于对绝缘子的击穿状态进行分析得到绝缘击穿值；通过此系统输出细致的污秽程度评估和清洁建议，有效提升了电力系统的运行效率和安全性。

本发明公开了一种基于边缘检测和语义分割的企业产品缺陷智能检测方法。首先使用带注意力机制的DeeplabV3+对产品图像进行语义分割，其次采用边界感知损失函数对图卷积神经网络进行优化，然后使用优化后的图卷积神经网络对DeeplabV3+的语义分割进行边缘优化用以提高语义分割的准确性，得到产品图像的语义分割结果，接着使用Transformer对产品图像进行边缘检测，得到产品的边缘信息，最后逐像素融合语义分割与边缘检测的结果，得到产品的缺陷并提供缺陷的位置以及缺陷形状。本发明方法可有效获取企业产品的缺陷，语义分割提供了缺陷的精确位置，而边缘检测可以帮助确定产品中的不规则形状或边缘缺陷，两者相结合可以提高缺陷检测精确性。