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针对传统机器视觉检测方法中,由于陶瓷轴承滚动体表面曲率大、对比度低,表面成像模糊导致后续缺陷检测精度低的问题,提出一种基于Transformer的超分辨率残差网络。首先,网络使用残差学习策略,通过预测模糊图像与清晰图像之间的差值,实现超分辨率任务;其次,在网络上前端插入通道注意力模块和空间注意力模块并改进L2多头自注意力模块,以增强图像纹理、改善梯度爆炸问题;最后,针对超分辨率重建任务,提出一种两阶段训练策略优化训练过程。自建陶瓷轴承表面缺陷数据集上的大量实验结果表明,所提出网络模型在客观指标与主观评价上均优于MSESRGAN、VSDR等超分辨率算法,重建图像SSIM为0.939,PSNR为36.51 dB。 相似文献
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为了解决金属软管接头组件表面检测精准度不高和检测效率不高的实际问题,设计一套基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统。针对接头组件图像背景复杂、噪声干扰多,通过使用图像滤波去噪、Otsu算法二值化以及图像形态学分析,提高图像的对比度,有效提取目标检测区域。而后采用Canny边缘检测算法,对图像进行边缘轮廓精准识别,并采用快速傅里叶变换方法和R-FCN算法,对缺陷特征信息快速进行匹配提取和分类处理。试验结果表明:此缺陷检测系统能有效提高检测效率,保证较高的检测准确率和精度,满足实际工业检测的需求,具有较好的实用价值。 相似文献
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目的 针对传统检测算法在工件表面缺陷检测上的局限性,以及检测精度不高、准确率较低、检测过程繁琐等问题,提出了一种基于改进RCNN的金属材料工件表面缺陷检测算法。方法 图像预处理过程中,运用了图像缺陷定位标注与图像数据的增强处理的方法。模型训练时为了避免某些分类数据不足,防止因数据集过小导致系统测试模型出现过拟合现象,使用了对原图像进行数据扩增处理。检测网络模型设计时,采用非极大值抑制算法对缺陷图像进行候选区域筛选,构建了区域建议网络,实现网络多层特征的复用和融合,在减少候选区域冗余的基础上提高系统的检测精度。引入多级ROI池化层结构设计算法,消除ROI池化取整而产生的系统偏差,实现高效并准确检测零件表面缺陷的目的。基于ROI-Align算法的原图位置坐标改进,利用双线性插值法获得原图的位置坐标,克服了基于最近邻插值法的ROI-Pooling设计算法带来的像素位置偏移和检测不匹配(misalignment)的问题。结果 设计的检测方法在测试集上,金属材料工件表面目标缺陷检测速度达22 帧/s,准确率达97.36%,召回率达 95.62%。结论 与传统的工件表面检测方法相比,改进的FasterRCNN方法对目标识别与定位处理具有较快的速度与较高的准确度,能在复杂场景条件下,提升工件表面缺陷的检测性能。 相似文献
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为了克服刨花板表面缺陷人工目视检测的局限性,实现对多种缺陷准确、实时检测,提出一种基于Faster R-CNN的检测方法。运用从工厂生产现场获取的各种表面缺陷图,制作成一个包含3566张刨花板表面缺陷图像数据集,其中主要包括胶块、水印、砂痕、杂物、粗刨花5种缺陷类型。通过用该数据集对Faster R-CNN在ZF、VGG16和ResNet101不同特征提取网络下的不同锚点(Anchor)设置模型分别进行训练、验证和测试,并对比了不同参数对检测精度的影响。结果显示,该方法能有效检测刨花板表面缺陷,且模型在ResNet101作为特征提取网络时准确率最高。在对训练好的Faster R-CNN模型的鲁棒性进行评估和验证中,模型对122张新图像的5种缺陷类型进行检测,测试的5种缺陷类型识别率分别为92.31%、91.84%、90.57%、96.88%和95.24%,平均检测率为93.37%,测试结果表明该方法能为基于机器视觉刨花板表面缺陷检测系统提供良好支撑。 相似文献
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针对传统带钢表面缺陷检测技术落后、效率不高及小目标识别能力不足等问题,提出一种改进的YOLOv5s-Tiny目标检测模型,在保持模型较小计算量的同时提升检测速度和识别精度。通过将主干网络GSP-Darknet53替换为轻量级GhostNet网络,减少模型参数的数量,提高推理速度。在主干网络加入CBAM注意力机制,通过通道注意力机制和空间注意力机制对特征信息进行融合增强,提高小目标检测精度,并将损失函数GIoU改进为EIoU,提高检测框定位能力。最后将改善后的训练模型格式转换后安装到手机安卓端验证优化的有效性。结果表明:在东北大学数据集中,改进后模型检测精度提高1.5%的同时,召回率提升了1.5%,参数量减少12.3%;安卓端检测速度约为120 ms,完成带钢缺陷的实时检测。 相似文献
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意大利SIParSistemlIntelllgentlSpa.公司新研制的SIPAR带钢表面缺陷高速检测系统具有快速检测、分辨、图像显示、存储实时分析、定位及报警等表面缺陷检测功能。该系统是由一特殊功率的纤维光学的光源(如金属卤素灯、荧光灯等)、一高分辩力的20MHZ、2592线的CCD照像系统、P 相似文献
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在零部件制造和使用过程中,可能会在零部件表面出现缺损现象,而零部件在反复使用过程中其微小缺陷可能扩大甚至使损坏零部件,进而导致零部件所在系统发生故障。以工业用典型零部件换向器为研究对象,提出了基于深度学习算法的零部件缺陷检测方法。研究中,基于KolektorSDD数据集,首先采用Mosaic数据增强方法对换向器缺陷数据集中的数据进行旋转、裁剪等处理,对数据集进行扩充,构建数据集。其次,将构建的数据集划分为训练集和测试集。采用构建的训练数据集,搭建深度学习框架并采用YOLOv5卷积神经网络训练模型,建立换向器表面缺陷识别模型。最后,采用构建的识别模型对测试集中的数据进行测试。结果表明,训练模型性能评价指标平均精确率均值(mAP)及正样本召回率(Recall)均高达95%以上,采用深度学习中YOLOv5目标检测算法对换向器表面缺陷的检测精度可高达90%。 相似文献
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针对柔性线路板(FPC)焊盘表面的缺陷检测,建立了一种利用粒子群算法(PSO)进行参数寻优的PSO-SVM分类识别模型。首先通过OTSU法将焊盘从原始图像中分割出来,然后对其5种表面缺陷从形状、灰度、纹理三个方面提取了14维特征,接着用粒子群算法方法对支持向量机的参数优化以获得较高的识别准确率,最后对缺陷样本进行分类识别,并将其与GS-SVM和BP神经网络分类性能进行对比。实验证明了该方法可以对焊盘缺陷进行准确的分类识别。 相似文献
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通过对模拟试样表面缺陷回波的时域、频域和自咽归模型谱等多值域的特征分析,选择了出用于模式分类的最佳特征子集,在此基础上,动用Fisher线性分类法对缺陷进行了有效分类 。 相似文献