基于深度学习的铸件DR图像缺陷检测研究

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数字化X射线摄影技术(DR)是目前工业领域广泛应用的无损检测方法,能够得到直观反映铸件内部缺陷位置、大小和形态的DR图像。在得到铸件DR图像后,人工对DR图像进行缺陷判定的检测效率低,易受外界环境、底片质量等因素影响。随着工业智能化技术的不断发展,基于计算机视觉的缺陷检测技术逐步取代了传统的人工缺陷判定。传统特征提取算法通过人为设计的特征提取算法对图像进行特征提取,再使用分类器进行缺陷分类,这种方法窗口选择冗余、鲁棒性差。因此,针对人工检测和传统目标检测算法中存在的问题,本文提出了基于深度学习的铸件DR图像缺陷检测算法,提升网络的检测精度,完成对铸件DR图像上缺陷的定位和分类分级。主要研究工作如下:(1)建立铸件DR图像数据集,对铁路货运列车转向架中的侧架和摇枕DR图像进行标注。针对DR图像的图像质量较差的问题,通过预处理提升图像质量,便于数据的标注和网络训练。进行数据增强,避免由于缺乏数据和数据种类不平衡造成的问题。(2)采用改进的HTC网络进行缺陷检测,加入Squeeze-and-Excitation模块、可变卷积提升特征提取网络的能力;使用平衡特征金字塔进行特征融合;加入指定特征提取层,通过先验知识让网络能够更好的理解图像的内容;对损失函数进行改进,提升边框回归的效果。(3)针对检测结果中存在的误检问题,采用基于循环神经网络的缺陷误检消除方法,构建一个循环神经网络对检测结果进行再次处理,降低误检框的置信度分数,达到提高检测平均精度的目的。(4)设计并实现铸件DR图像缺陷检测软件,使用PYQT搭建程序界面,通过UI界面实现对深度学习网络的调用,更方便快捷地实现铸件DR图像缺陷的检测。通过上述对铸件DR图像缺陷检测的研究,完成了基于深度学习的铸件DR图像缺陷检测工作。实验结果表明,改进后的HTC网络能够准确检测铸件DR图像中存在的缺陷。后续的双向循环神经网络误检框消除算法可以提高检测的平均精度,搭建的铸件缺陷检测平台能更加方便快捷地实现铸件DR图像缺陷的检测,为工业铸件缺陷检测智能化提供新方案。
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