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基于深度学习的工件缺陷智能检测研究

基于深度学习的工件缺陷智能检测研究

作者：韩明福建师范大学

学位级别：硕士

工件作为产品的基础部件,直接决定产品质量的优劣,影响产品的使用效果。在工件生产制造过程中,工件表面常常会存在各种不同类型的缺陷。传统人工检测方法随着工作时间增加,容易造成检测人员视觉疲劳,进而产生工件缺陷误检和漏检等问题... 详细信息

工件作为产品的基础部件,直接决定产品质量的优劣,影响产品的使用效果。在工件生产制造过程中,工件表面常常会存在各种不同类型的缺陷。传统人工检测方法随着工作时间增加,容易造成检测人员视觉疲劳,进而产生工件缺陷误检和漏检等问题。模板匹配检测方法作为一种较为简单的检测方法,在实际中被用来作为工件缺陷检测的一种手段。该检测方法需要精密的工装,保证标准样本和待检测样本严格对齐,一旦标准样本和待检测样本未对齐,便会造成误检。无论是传统人工检测方法还是模板匹配检测方法,检测手段的智能化水平均较为低下。基于图像处理的工件缺陷检测方法通过使用图像处理算法来获取工件表面的缺陷特征,实现工件表面缺陷的识别。一些工件表面特征复杂多样,传统的图像处理方法难以提取到缺陷的特征,因此限制了此类方法的应用。卷积神经网络可以自主学习对象特征,由卷积神经网络构成的目标检测模型可实现工件表面多种类型缺陷的检测。目标检测网络模型可嵌入到检测设备中,形成检测系统,该检测系统具有较高的智能化水平。因此,本文基于深度学习神经网络模型,开展工件缺陷智能检测研究,选择齿轮作为实例进行检测效果的检验。为了提高产品流水线上工件实时检测的智能化水平,以齿轮缺齿检测问题为例,本文的主要工作包括:1.提出基于图像自动配准算法的工件缺陷智能检测方法。针对传统模板匹配检测方法需要严密工装的问题,提出基于自动配准算法的工件缺陷智能检测方法。该方法无需严密工装,可对生产流水线上任意位置的齿轮进行缺齿检测。2.针对齿轮微小缺齿检测问题,设计了一套有效的齿轮缺齿样本标注和训练深度学习网络的方案,增强了Mask R-CNN网络对于齿轮微小缺齿的检测能力。本文比较了多种样本标注和训练方案,通过测试,选择更为有效的缺齿样本标注与训练方案,并进一步对深度学习检测网络的结构进行研究。3.改善了Mask R-CNN检测模型中FPN（Feature Pyramid Network）的网络结构。FPN作为Mask R-CNN检测模型的共享特征提取网络,通过对多种尺度的特征图进行上采样和融合操作获取融合的多尺度特征图。通过研究发现,FPN在进行特征图融合过程中存在冗余的卷积操作。实验结果显示,该冗余卷积操作的剔除可有效地提高Mask R-CNN检测模型对于齿轮微小缺齿的召回率。4.提出对Mask R-CNN检测模型利用改进的单尺度特征图进行齿轮微小缺齿快速检测的方法。针对Mask R-CNN模型利用由FPN产生的融合的多尺度特征图进行齿轮微小缺齿检测需要消耗较多检测时间的问题,本文基于多尺度特征图融合的思想对Mask R-CNN检测模型提出一种利用融合的单尺度特征图进行齿轮微小缺齿检测的方法。通过实验验证,该方法在保证Mask R-CNN网络模型对于齿轮微小缺齿检测对象具有较高召回率的同时,有效地提高了Mask R-CNN网络模型对于齿轮微小缺齿的检测速度。

关键词：工件缺陷智能检测图像配准算法特征金字塔网络

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

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齐齐哈尔大学学报（自然科学版） 2020年第2期36卷 21-24,39页

作者：黄寅安徽广播电视大学滁州分校安徽滁州239000

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然... 详细信息

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。

关键词：深度学习网络模型自动训练 Python TensorFlow 工件缺陷

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基于改进SSD模型的工件表面缺陷识别算法

计算机工程与科学 2020年第9期42卷 1608-1615页

作者：李兰奚舒舒张才宝马鸿洋青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266500 青岛理工大学理学院山东青岛266500

工件表面缺陷是影响机械设备性能的重要因素,快速高效的检测方法是目前研究的重点。为了解决工件表面缺陷检测问题,提出一种基于改进SSD模型的检测算法。该算法用本文提出的DH-MobileNet网络代替SSD结构中的VGG16网络,从而简化检测模型... 详细信息

工件表面缺陷是影响机械设备性能的重要因素,快速高效的检测方法是目前研究的重点。为了解决工件表面缺陷检测问题,提出一种基于改进SSD模型的检测算法。该算法用本文提出的DH-MobileNet网络代替SSD结构中的VGG16网络,从而简化检测模型,减少了运算量。同时采用反向残差结构进行位置预测,并用空洞卷积代替下采样操作以避免信息损失。利用扫描电子显微镜得到工件表面图像,建立工件表面缺陷数据集并进行扩充,最后针对碎屑、剥落和梨沟这3类高频缺陷进行训练和测试,并与YOLO、Faster R-CNN和原始SSD模型进行效果比较。检测结果表明该算法能够更准确、快速地检测工件表面缺陷,为实际工业场景中的缺陷检测提供了新的思路。

关键词：工件缺陷 SSD模型 MobileNet 目标检测

基于DSSD模型的机械加工件表面缺陷检测研究

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机电工程 2021年第2期38卷 234-238,255页

作者：李兰奚舒舒张才宝马鸿洋青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266000 青岛理工大学理学院山东青岛266000

针对机械加工件表面缺陷检测问题,对工件表面缺陷种类、缺陷位置进行了研究,对深度学习中的目标检测算法进行了归纳分析,提出了一种基于DSSD模型的机械加工件表面缺陷检测方法。该方法首先利用扫描电子显微镜获取了不同工件、不同位置... 详细信息

针对机械加工件表面缺陷检测问题,对工件表面缺陷种类、缺陷位置进行了研究,对深度学习中的目标检测算法进行了归纳分析,提出了一种基于DSSD模型的机械加工件表面缺陷检测方法。该方法首先利用扫描电子显微镜获取了不同工件、不同位置的表面缺陷图像,建立了工件表面缺陷数据集,并对数据集进行了扩充;然后将DSSD网络模型反卷积模块的网络层数进行了简化,从而降低了计算复杂度;最后利用简化后的DSSD模型完成了对数据集的训练和测试。研究结果表明:DSSD模型的检测效率高于YOLO、Faster R-CNN和SSD这3种模型,能够更准确、快速地检测工件表面缺陷,为实际工业场景下的缺陷检测提供了新的思路。

关键词：工件缺陷 DSSD模型目标检测卷积神经网络

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基于卷积神经网络的工件表面缺陷检测方法

组合机床与自动化加工技术 2021年第1期 106-109页

作者：马建韩卫光中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168 中国科学院大学北京100049

为了提高工件表面缺陷检测的准确率,基于卷积神经网络的原理和工件表面缺陷检测的应用背景,对分割网络模型进行了改进。改进的分割网络模型中优化分割模块中的卷积层和卷积核大小,下采样时使用最大池化代替大步长的卷积。决策模块中通... 详细信息

为了提高工件表面缺陷检测的准确率,基于卷积神经网络的原理和工件表面缺陷检测的应用背景,对分割网络模型进行了改进。改进的分割网络模型中优化分割模块中的卷积层和卷积核大小,下采样时使用最大池化代替大步长的卷积。决策模块中通过改变卷积层和池化层得到更多的输出神经元,获得了更多的工件特征。实验验证表明,改进的分割网络模型应用到工件表面缺陷准确率达到了99.4%,比目前工件表面缺陷检测技术DeepLabv3、U-Net的准确率有所提高。

关键词：卷积神经网络工件缺陷决策模块分割模块

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金属切削毛刺生成机理的研究及其发展

中国机械工程 1994年第6期5卷 7-8页

作者：王贵成江苏理工大学机械工程系

对国内外金属切削毛刺生成机理的研究沿革及现状进行系统的概述与分析，指出金属切削毛刺研究中尚待解决的主要问题及其发展前景。

关键词：金属切削毛刺生成机理抑制工件缺陷

自动校直机的自主开发及其在现代汽车制造业中的应用

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装备机械 2007年第3期 54-57页

作者：林严上海汽车股份有限公司乘用车分公司发动机厂 201900

以BUM系列校直机为例，阐述了轴类零件自动校直机的工作原理和技术特点，重点介绍了该系列校直机对于由工件缺陷引起的假性弯曲的处理方法和防止校直过程中工件断裂的声发射检测功能。展现了轴类自动校直机在现代汽车制造业的应用前景。

关键词：自动校直机汽车制造业应用开发轴类零件工件缺陷工作原理声发射

基于深度学习的双目视觉汽车压盘装配生产线研究

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工业技术与职业教育 2020年第4期18卷 3-6页

作者：高丹李维维张洪国唐山工业职业技术学院河北唐山063299

汽车工业自动化程度的提高致使越来越多的智能化设备代替人力资源,其自动化生产线中采用工业机器人视觉检测代替人工检测已经成为一个趋势,大大降低了人工劳动力的成本,但也存在分辩能力较差,缺乏适应性和智能化等问题。为了解决这一难... 详细信息

汽车工业自动化程度的提高致使越来越多的智能化设备代替人力资源,其自动化生产线中采用工业机器人视觉检测代替人工检测已经成为一个趋势,大大降低了人工劳动力的成本,但也存在分辩能力较差,缺乏适应性和智能化等问题。为了解决这一难题,提出了一种改进型深度学习算法用于工业机器人汽车压盘装配生产线工件的检测。算法研究将汽车压盘分解为4个单个工件,采用双目视觉技术提取采集立体图像,运用ReliefF算法提取工件的最优缺陷特征,运用“缩小型”CNN深度学习算法进行立体图像匹配。通过在不同环境下进行了多次实验,表明该算法可以对不同种类、材料的工件表面不同等级的缺陷进行精确、实时的深度学习并实现检测。

关键词：特征工件缺陷深度学习分类识别

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浅谈超声波检测在水泥设备中的应用

水泥科技 2015年第4期 26-28页

作者：郑金娣合肥水泥研究设计院 230051

1概述脉冲发射发超声波检测即超声波探头发射脉冲波到工件内，根据反射波的情况来检测工件缺陷的方法。常规的无损检测方法包含六大类；超声波检测（UltrasonicTesting简称UT）、射线检测（Radio-graphicTesting简称RT）、磁粉检测（Mag... 详细信息

1概述脉冲发射发超声波检测即超声波探头发射脉冲波到工件内，根据反射波的情况来检测工件缺陷的方法。常规的无损检测方法包含六大类；超声波检测（UltrasonicTesting简称UT）、射线检测（Radio-graphicTesting简称RT）、磁粉检测（MagneticTesting简称MT）、渗透检测（PenetrantTesting简称PT）、涡流检测（EddyCurrentTesting简称ET）和声发射检测（AcousticEmission简称AE）等。

关键词：超声波检测水泥设备声发射检测应用无损检测方法工件缺陷超声波探头射线检测