基于边缘检测和种子自动区域生长算法的铝铸件图像分割

本文提出了一种基于边缘检测和种子自动区域生长的分割算法,由于被检测物件是圆形,故先采用susan算子进行边缘提取,得到边缘像素点,再利用灰度直方图选取种子点,采用迭代法选取阈值,最后实现种子的区域自动生长,分割出缺陷。实验结果表明,该算法几乎分割出全部缺陷,提高了分割效率。     

改进U2-Net的太阳能电池片缺陷分割方法

针对太阳能电池片缺陷分割中存在的特征提取能力弱、分割精度低和漏分割等问题，提出了一种改进U²-Net的太阳能电池片缺陷分割方法。为提高RSU内部有效特征的提取能力并减少参数量，利用残差结构将有效的通道注意模块和深度可分离卷积结合起来，组成新的特征提取层；为防止空间信息的丢失，在外层编解码跳跃连接中添加语义嵌入分支结构，并利用CARAFE算子进行上采样，将更多的语义信息引入低层特征以加强级间特征的融合，减少因跳跃连接丢失的空间信息；最后，将所提方法与常用分割网络对比分析。实验结果表明，该方法的类别像素准确率、交并比和平均交并比分别达74.69%、60.68%、80.30%。相较于U-Net、PSPNet及Deeplab v3+,该方法不仅有效提高了缺陷分割的精度，还实现了小目标缺陷的准确分割，有效减少了漏分割。     

基于深度学习的电力杆塔缺陷检测

针对目前无人机电力杆塔巡检过程中航拍图像背景复杂、杆塔组件尺寸差异大、缺陷种类多导致的巡检效率低和缺陷漏检率高等问题,本文提出一种动态位置查询引导的多尺度实例分割方法和基于图特征记忆的缺陷检测方法。所提实例分割方法通过提取多尺度航拍图像特征,选择特征中具有最高关注度分数的低分辨率像素,将其映射到高分辨率特征的相应位置,并添加边界框检测器以提高电力杆塔的分割精度。在缺陷检测算法中提出可学习的图特征描述符,构建了一个记忆库来提取关键元素,以获得更准确的样本特征,提高缺陷检测效率。本文方法在自建的两个缺陷检测数据集上与其他先进算法进行对比,实例分割box＿AP和mask＿AP相较于Mask2Former分别提升了7.6%和0.5%,缺陷检测算法AUROC分别比次优算法提高7.3%和1.6%,F1-Score分别比次优算法提高6.7%和6.9%,充分表明了本文算法出色的电力杆塔缺陷检测性能。     

基于实例分割+CCTV排水管道缺陷检测方法研究

当前排水管道检测普遍采用CCTV管道闭路电视检测系统,但系统在缺陷判断过程存在人工参与度高,检测效率低、主观误差大等问题。本文提出一种基于实例分割算法结合CCTV排水管道缺陷检测方法,采用CCTV检测系统采集管道图像,基于Mask R-CNN卷积神经网络排水管道缺陷实例分割检测,对破裂、变形、腐蚀、沉积、障碍物、树根缺陷进行检测分类,并对其中破裂缺陷进行检测评级。实验结果表明,本文方法现场实验缺陷检测准确率达到了100%,现场实验破裂缺陷检测高阶分类准确度达到100%,表现出较好检测性能。     

基于多模型级联的轻量级缺陷检测算法

基于深度学习技术的缺陷检测算法往往因为网络参数较多而需要大量的图像样本去训练模型,但是在工业生产过程中缺陷产品数量极少,采集大量缺陷数据图像费时又费力。针对这一难题,本文提出了一种基于多模型级联的轻量级缺陷检测算法,它采用监督学习的训练方式,通过少量缺陷样本就可以获得较好的检测效果。首先,使用CBAM注意力残差模块代替常规卷积层进行特征提取,以聚焦缺陷特征,强化网络对缺陷的表征能力;其次,设计了SE-FPN模块,促进各级特征之间有效融合,提高网络对缺陷的分割效果,尤其是对小缺陷的分割效果;最后,在训练阶段,采用监督学习方式对本文所提的多模型算法网络进行训练。实验结果表明,本文所提算法在KolektorSDD数据集上的检测准确率高达99.28%,每张图像的平均检测时间仅需10.5ms,不但充分满足了工业检测行业高精度、实时性的要求,同时,还能实现对缺陷区域精准定位。因此,本文的研究内容非常适合应用在工业产品表面质量在线检测领域。     

基于改进Faster RCNN的轮对踏面缺陷检测

针对目前传统图像处理算法对踏面缺陷检测存在效率不高、对环境鲁棒性不足等问题，本文提出基于改进Faster RCNN的踏面缺陷检测方法。改进的网络首先使用Resnet50作为特征提取网络，并在特征金字塔层（FPN）特征融合输出部分加入自注意力机制，加强了检测网络对小缺陷的检测能力，最后使用K-means++聚类算法对踏面缺陷数据集锚框进行聚类，并通过聚类结果定制出更适合轮对踏面缺陷的锚框。实验结果表明，改进后的Faster RCNN网络对轮对踏面缺陷检测的平均检测速度为68 ms,平均精度（mAP）达到了97.3%，对小目标缺陷的检测精度（mAPsmall）达到了39.3%。     

基于深度学习的航拍图像绝缘子缺失检测方法研究

为解决目前人工处理分析无人机巡检图像效率低、检测结果受人为因素影响较大的问题,提出了一种图像识别的绝缘子缺失识别方法。首先,对无人机拍摄的图像样本进行了处理,扩充样本集。其次,搭建了绝缘子的检测模型,完成各层网络结构的选择和设计,使用CNN算法实现对绝缘子缺失的检测。随后,构建了绝缘子检测网络,并对各层检测网络参数进行配置。选择实际拍摄的图像作为训练样本进行网络训练。检测结果证实几个指标均在0.95以上,说明算法可准确识别出绝缘子。最后,利用CNN算法对航拍绝缘子进行缺陷检测。绝缘片缺失缺陷的正确识别率为86%。算法可根据检测结果自动显示绝缘子有无缺失缺陷。     

基于小波阈值与区域分裂合并的锂电池极片缺陷检测方法

针对锂电池在工业生产时极片上产生的低对比度缺陷难以检测的问题,提出了一种基于小波阈值与区域分裂合并的锂电池极片缺陷检测方法。首先对锂电池极片缺陷图片进行感兴趣区域(ROI)提取,并采用小波阈值对图像进行去噪;其次通过直方图正规化来增强图像,突出缺陷特征,并利用区域分裂合并算法实现缺陷分割;最后通过形态学来对缺陷区域进行填充,并采用高斯差分(DOG)算法进行缺陷检测。结果表明,该算法对极片涂布区域背景上难以辨别的黑斑、漏金属、刮痕和白斑等缺陷有较精确的检测效果,且对工业中的锂电池缺陷检测工作具有一定意义。     

PECVD低功率沉积氮化硅薄膜研究

为了减少太阳能电池氮化硅薄膜生产工艺中的缺陷、提高太阳能电池的转换效率,采用等离子增强化学气相沉积法在射频功率较低的条件下,对N型单晶硅片表面进行氮化硅沉积,获得与高射频功率沉积时相同膜厚和折射率的氮化硅膜,通过试验分析了低功率沉积工艺对电池电参数、对膜厚均匀性的影响。结果表明,在低功率沉积工艺条件下,有助于改善膜厚均匀性,使膜厚不均匀度由12%下降到6%,太阳能电池转换效率提高了0.05个百分点。     

基于改进轻量化U-Net模型的光伏电池EL图像缺陷检测

基于实际工程检测现场神经网络结构庞大、参数量巨大、环境复杂,硬件设备性能差等原因导致缺陷的实时检测速率慢、精度低的问题,本研究结合MobileNet中的深度可分离卷积配合ECA注意力机制模块的轻量化思想,以及U-Net网络的特征提取模型提出了一种基于改进U-Net网络模型的光伏电池板缺陷检测方法。同时,根据光伏电池缺陷的特点,选择适合的激活函数以及对交叉熵损失函数进行了改进。实验结果表明,改进的U-Net算法较原算法不仅将参数量减少了36%,而且对裂纹、黑斑等缺陷的检测精度达到了97.05%,相对传统网络具有较好的光伏电池表面缺陷分割效果。