廖世鹏
- 作品数：4 被引量：26H指数：3
- 供职机构：中国科学院成都计算机应用研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术机械工程更多>>
- 基于线扫描技术的轴承表面缺陷检测方法研究被引量：3
- 2022年
- 针对目前轴承表面缺陷检测所面临问题,探求一种基于线扫描技术的轴承表面缺陷检测方法。由轴承表面特征,提出一种具有高信噪比的线扫描轴承表面信息采集系统。在此基础上,为解决浅凹坑、锈迹缺陷识别准确率低等问题,首先对所采集图像进行轴承区域提取,消除检测干扰,其次提出基于生成对抗的重构网络对采集到轴承信息进行图像重构,使其为无缺陷图像,最终通过残差方法提取和定位轴承表面缺陷。该算法重点对损失函数进行改进,采用L1 loss与SSIM组合损失函数,提高图像的重构精度。实验表明:所提方法能有效识别各种缺陷,尤其是微小缺陷,综合识别率达到98.58%,满足实际工程精度要求。
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- 关键词：图像重构机器视觉
- 维度分割法轴承全表面缺陷检测被引量：1
- 2023年
- 为提高轴承全表面缺陷的检测精度与速度,提出基于维度分割法的轴承全表面缺陷检测方法。通过自主搭建轴承缺陷检测平台,采用维度分割法对轴承视觉信息进行维度划分,并初步对各维度疑似缺陷区域提取,增强轴承外表面检测的完整性;利用轴承各维度小区域数据集训练VGG16网络模型,获取轴承特征向量,应用改进欧式距离公式替换VGG16全连接层对可疑区域进行判断;采用并行处理模式运行各维度缺陷检测算法。实验结果表明,该方法能有效地提高轴承全表面缺陷检测精度与速度,且漏检率较低,同时降低了设备的体积与成本,能够满足轴承工业全表面缺陷在线检测的需求。
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- 关键词：轴承神经网络多线程
- 基于机器视觉瓦楞纸板自动计数系统研究被引量：12
- 2017年
- 目前在生产和生活中大量应用包装材料瓦楞纸板,但生产企业面临瓦楞纸板计量是一个较难解决的问题,为此研发一套基于机器视觉技术的瓦楞纸自动计数系统。针对瓦楞纸生产现场,详细分析瓦楞纸侧面纹理视觉信息与相关小波变换特点,将小波变换与相关形态学算法相结合,并选用离散Meyer小波,对瓦楞纸视觉信息进行处理。通过获取瓦楞纸视觉信息中连通域数目,求出瓦楞纸板纸张数量。经大量实验证明,所研发计数算法与其他计数算法相比较,能够准确、稳定可靠地获取瓦楞纸板数目。经工程实际应用验证,该自动计数系统能够满足瓦楞纸计数要求。
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- 关键词：瓦楞纸连通域计数
- 基于目标检测网络的轮对踏面缺陷检测方法被引量：10
- 2021年
- 针对传统图像处理算法难以快速、准确识别轮对踏面缺陷的问题,提出一种采用双深度神经网络对轮对踏面缺陷进行检测的算法。该双网络分为踏面提取网络与缺陷识别网络。根据踏面为大目标的特点,分析与测试SSD网络,并用该网络提取轮对图像中的踏面区域。为提高踏面缺陷识别效率,在提取出踏面图像后,针对踏面缺陷属于中、小目标的特点,对YOLOv3网络结构进行优化得到M-YOLOv3。实验测试表明:提取踏面区域时,SSD算法的精度均值(AP)最高,达99.8%;识别踏面缺陷时,M-YOLOv3的AP达89.9%,相较于原始YOLOv3,单张图像计算耗时减少7.1%,同时AP仅有0.6%的损耗。结果表明,所提算法具有较高的检测准确率。
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- 关键词：图像处理轮对踏面
