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基于视觉感知的表面缺陷智能检测理论及工业应用

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计算机集成制造系统 2022年第7期28卷 1996-2004页

作者：柴利任磊顾锞陈佳鑫黄博叶琦曹玮浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310027 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京工业大学信息学部北京100124 北京航空航天大学计算机学院北京100191 西北工业大学机电学院陕西西安710072 上海市航空发动机数字孪生重点实验室上海200241 中国航发商用航空发动机有限责任公司上海200241

由于在工业产品质量监控中不可比拟的优势,基于视觉感知的表面缺陷检测近年来得到了很多研究者的持续关注,且已广泛应用于不同工业领域,包括汽车工业、半导体加工、玻璃制造、钢铁冶金等。AI学习算法与视觉传感技术的飞速发展为表面缺... 详细信息

由于在工业产品质量监控中不可比拟的优势,基于视觉感知的表面缺陷检测近年来得到了很多研究者的持续关注,且已广泛应用于不同工业领域,包括汽车工业、半导体加工、玻璃制造、钢铁冶金等。AI学习算法与视觉传感技术的飞速发展为表面缺陷检测研究带来了新的机遇与挑战。综述了基于视觉感知的表面检测研究中的主要方法与进展,重点介绍了图像处理、几何深度学习、面向目标检测的深度学习等方向的研究现状,这些研究有望为表面缺陷智能检测技术的发展带来突破。讨论了工业图像检测与识别在钢铁冶金、大气污染监测以及航空发动机缺陷检测3个领域的应用。最后,提出了值得研究的挑战性问题。

关键词：视觉感知智能检测深度学习图像处理表面缺陷检测小样本目标检测人工智能

基于点云数据的预制叠合板尺寸质量智能检测方法

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土木与环境工程学报（中英文） 2024年第1期46卷 102-109页

作者：马晓晓张胜程国忠傅丽华胡申林李阳重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点实验室土木工程学院重庆400045 成都建工第一建筑工程有限公司成都610017

为保证预制叠合板在施工现场能顺利安装,在出厂前通常需要对其进行尺寸质量检测,现有预制叠合板的尺寸质量检测方法难以全面准确地测量叠合板的实际三维尺寸。提出一种基于预制叠合板点云数据的多尺寸质量智能检测方法。对采集的点云数... 详细信息

为保证预制叠合板在施工现场能顺利安装,在出厂前通常需要对其进行尺寸质量检测,现有预制叠合板的尺寸质量检测方法难以全面准确地测量叠合板的实际三维尺寸。提出一种基于预制叠合板点云数据的多尺寸质量智能检测方法。对采集的点云数据进行预处理后,利用机器学习算法完成预制叠合板点云的自动定位与分割;依据不同的检测任务,将目标点云沿不同方向降维,映射为二维灰度图像;利用图像特征检测算法,分别实现叠合板底板的长宽、预留胡子筋的出筋长度与间距及桁架钢筋高度的自动检测;在验证试验中,对3块预制叠合板的点云数据进行尺寸质量检测。结果表明,提出的智能检测方法能全面准确地完成预制叠合板出厂尺寸质量检测,能进一步提高预制叠合板非接触质量检测结果的科学性与精准性。

关键词：点云数据预制叠合板尺寸质量智能检测三维激光扫描

基于Faster R-CNN的海底管道智能检测方法

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中国安全科学学报 2023年第6期33卷 80-87页

作者：俞进唐建华神祥凯刘金海中国海洋石油集团有限公司北京100010 中海油能源发展装备技术有限公司天津300452 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

为提高海底管道缺陷及组件的检测精度并实现智能化海底管道安全检测,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的海底管道智能检测方法。首先,通过基值校正和分段映射-伪彩色化方法,将漏磁检测信号转化为伪彩色图,以增强漏磁信... 详细信息

为提高海底管道缺陷及组件的检测精度并实现智能化海底管道安全检测,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的海底管道智能检测方法。首先,通过基值校正和分段映射-伪彩色化方法,将漏磁检测信号转化为伪彩色图,以增强漏磁信号的关键特征;其次,基于多模态数据增强来提升检测模型的泛化能力;然后,基于多模态数据增强后的样本训练改进的Faster R-CNN网络,建立最优的智能检测模型;最后,以试验场和渤海在役管道为例,验证所提方法的有效性。结果表明:所提方法的平均检测精度可达93.8%,相较原始的Faster R-CNN算法提高8%,且平均交并比达到0.75,能够精准地实现海底油气管道多目标检测,保障海底管道的安全运行。

关键词：快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN) 海底管道智能检测漏磁内检测多目标检测

基于机器感知与学习的空气颗粒物智能检测、识别与预警方法研究综述

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北京工业大学学报 2024年第2期50卷 195-206页

作者：李亚宏周城旭段立娟王思梦顾锞北京工业大学信息学部北京100124

随着空气污染问题的不断加剧,准确检测和及时预警空气颗粒物(particulate matter,PM)的重要性日益突出。传统方法依赖专业设备,不适用于实时检测。与传统方法相比,基于机器感知与学习的方法体现出技术优势,具有可实时检测、准确性高等... 详细信息

随着空气污染问题的不断加剧,准确检测和及时预警空气颗粒物(particulate matter,PM)的重要性日益突出。传统方法依赖专业设备,不适用于实时检测。与传统方法相比,基于机器感知与学习的方法体现出技术优势,具有可实时检测、准确性高等优点。因此,对近几年的基于机器感知与学习的PM智能检测、识别与预警方法进行详细综述。首先,对PM的标准和来源进行介绍;然后,从检测、识别和预警这3个方面详细总结了各类方法,并对比各方法的特点和性能,其中,基于机器学习和深度学习的方法在各研究中取得了较大进展;最后,总结全文主要内容,并提出当前领域面临的挑战以及未来的重点研究方向。未来的研究应该继续关注技术创新和数据质量,以实现更好的空气质量监测和管理。

关键词：空气污染机器感知颗粒物(particulate matter,PM) 智能检测空气质量指数(air quality index,AQI) 深度神经网络

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采用注意力机制的显微图像智能检测方法

光电工程 2022年第3期49卷 44-54页

作者：郝如茜王祥舟张静刘娟秀杜晓辉刘霖电子科技大学光电科学与工程学院四川成都611731

显微图像普遍具有背景复杂、细胞多重叠的特点,传统的图像处理方法由于其技术局限性,无法实时准确地完成识别任务。针对上述问题,本文提出一种采用注意力机制的显微图像智能检测方法,该方法对目标检测模型DETR进行改进,利用分组卷积机... 详细信息

显微图像普遍具有背景复杂、细胞多重叠的特点,传统的图像处理方法由于其技术局限性,无法实时准确地完成识别任务。针对上述问题,本文提出一种采用注意力机制的显微图像智能检测方法,该方法对目标检测模型DETR进行改进,利用分组卷积机制对输入特征进行降维并分别训练不同卷积核实现特征提取,从而提高模型对于显微图像中目标物体的注意力,并增加了检测准确率。本文以阴道炎致病微生物检测为应用场景,实验结果表明,改进的模型平均查准率均值mAP为96.3%,比原模型提高约10%。同时,本方法在细胞重叠、粘连以及背景杂质繁多等场景下,仍具有高鲁棒性和强检测能力。每张显微图像检测耗时约为88.8 ms,可以满足实时检测的需求。因此,本文提出的模型可实时准确地对常见的阴道炎致病微生物进行实时高效自动检测,可满足显微镜检临床使用的实际需求。

关键词：显微图像注意力机制深度学习阴道炎智能检测

智能检测装备产业发展行动计划（2023—2025年）

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中小企业管理与科技 2023年第4期 1-6页

智能检测装备作为智能制造的核心装备，是“工业六基”的重要组成和产业基础高级化的重要领域，已成为稳定生产运行、保障产品质量、提升制造效率、确保服役安全的核心手段，对加快制造业高端化、智能化、绿色化发展，提升产业链供应链... 详细信息

智能检测装备作为智能制造的核心装备，是“工业六基”的重要组成和产业基础高级化的重要领域，已成为稳定生产运行、保障产品质量、提升制造效率、确保服役安全的核心手段，对加快制造业高端化、智能化、绿色化发展，提升产业链供应链韧性和安全水平，支撑制造强国、质量强国和数字中国建设具有重要意义。

关键词：智能检测

煤矿岗前人员不安全状态智能检测系统研究——以红柳林煤矿为例

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中国安全生产科学技术 2023年第2期19卷 106-113页

作者：李国为田水承陕煤集团神木红柳林矿业有限公司陕西神木719300 西安科技大学陕西西安710000

为从根本上降低煤矿从业人员实施不安全行为的概率,在充分考虑煤矿从业人员不安全个体状态是诱发其不安全行为的主要原因的基础上,设计开发一套矿工不安全状态智能检测系统。首先,对2007—2022年期间各高危行业安全事故调查报告和专家... 详细信息

为从根本上降低煤矿从业人员实施不安全行为的概率,在充分考虑煤矿从业人员不安全个体状态是诱发其不安全行为的主要原因的基础上,设计开发一套矿工不安全状态智能检测系统。首先,对2007—2022年期间各高危行业安全事故调查报告和专家研究进行归纳,总结得出煤矿从业人员不安全状态的影响因素,构建包括生理状态、心理状态以及个体能力状态在内的3个一级指标和15个二级指标体系;其次,通过相应的表征模型对不安全状态影响因素进行深入剖析;最后,基于构建的从业人员不安全状态倾向数据库,建立煤矿岗前不安全状态智能检测系统。研究结果表明:在下井工作前对从业人员个体状态进行智能检测,能够实现矿工不安全状态“早发现、早干预”,能够有效地降低人因事故发生率,研究结果对煤炭行业安全管理具有重要的参考价值。

关键词：不安全状态智能检测安全管理预防管控

基于深度主动学习的白带白细胞智能检测方法研究

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生物医学工程学杂志 2020年第3期37卷 519-526页

作者：鞠孟汐李欣蔚李章勇重庆邮电大学生物医学工程研究中心重庆400065

白带显微图像中白细胞的数量可以提示阴道炎症的严重程度。目前对白带中白细胞的检测主要依靠医学专家们的人工镜检,这种人工检查耗时、昂贵且容易出错。近年来,有研究提出基于深度学习技术对白带白细胞实现智能检测,但是这类方法通常... 详细信息

白带显微图像中白细胞的数量可以提示阴道炎症的严重程度。目前对白带中白细胞的检测主要依靠医学专家们的人工镜检,这种人工检查耗时、昂贵且容易出错。近年来,有研究提出基于深度学习技术对白带白细胞实现智能检测,但是这类方法通常需要人工标注大量的样本作为训练集,标注代价高。因此,本研究提出运用深度主动学习算法来实现对白带显微图像中白细胞的智能检测。在主动学习框架下,首先以少量的标注样本作为基础训练集,采用更快的卷积神经网络(Faster R-CNN)训练检测模型,再自动挑选最有价值的样本进行人工标注,从而迭代更新训练集和相应的检测模型,使模型的性能不断提高。实验结果表明,深度主动学习技术能在较少的人工标注样本下获得较高的检测精度,对白细胞检测的平均精度达到了90.6%,可以满足临床常规检查要求。

关键词：白带显微图像白细胞深度主动学习智能检测 Faster R-CNN

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播种机智能检测技术研究

中国农机化学报 2022年第5期43卷 93-101页

作者：李润涛王宪良姚艳春魏忠彩周华张祥彩山东理工大学农业工程与食品科学学院山东淄博255000

智能检测技术应用于播种过程,可有效解决排种存在的漏播、重播以及播种不均等问题,提高播种质量进而提高粮食产量。介绍现有的播种检测技术、地下种子非接触检测技术以及变量播种技术3方面的研究进展,重点分析播种机智能检测技术所用各... 详细信息

智能检测技术应用于播种过程,可有效解决排种存在的漏播、重播以及播种不均等问题,提高播种质量进而提高粮食产量。介绍现有的播种检测技术、地下种子非接触检测技术以及变量播种技术3方面的研究进展,重点分析播种机智能检测技术所用各类型传感器的工作原理和结构特点,总结各类型传感器的优缺点以及在实际使用中存在的问题和不足;得出光电传感器易被污染且存在检测盲区、电容传感器易受寄生电容影响且输出阻抗较大、压电传感器易造成种子拥堵以及机器视觉传感器抗干扰能力较差等问题。基于对各传感器研究的分析,指出国内播种机智能检测技术存在传感器检测精度和抗干扰能力较低、农用传感器类型单一、智能化水平较低、农业机械与检测装置不配套等问题。展望机器视觉技术在播种机智能检测的应用、红外检测和机器视觉检测在地下非接触检测的应用、智能控制系统的发展方向以及变量播种技术与3S系统的结合发展,为播种机智能检测技术的进一步优化提供参考。

关键词：智能检测漏播检测变量播种传感器