【摘 要】
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目前,铜管在各种气体、液体的输送中都有广泛应用。如果铜管表明存在缺陷,不仅会影响产品的美观,而且会影响产品的使用寿命甚至产品的安全性。因此,深入开展铜管表面质量自动检测技术具有重要意义和实用价值。虽然基于图像处理的产品表面缺陷检测技术已经在工业领域中得到应用,但传统的图像处理技术在缺陷识别精度与效率等方面仍然存在着诸多不足。本文将探索一种基于深度学习的铜管表面缺陷检测方法,主要工作如下:分析了铜管
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目前,铜管在各种气体、液体的输送中都有广泛应用。如果铜管表明存在缺陷,不仅会影响产品的美观,而且会影响产品的使用寿命甚至产品的安全性。因此,深入开展铜管表面质量自动检测技术具有重要意义和实用价值。虽然基于图像处理的产品表面缺陷检测技术已经在工业领域中得到应用,但传统的图像处理技术在缺陷识别精度与效率等方面仍然存在着诸多不足。本文将探索一种基于深度学习的铜管表面缺陷检测方法,主要工作如下:分析了铜管表面缺陷检测的具体需求,确定了缺陷检测系统的总体方案:主要包括图像采集模块、图像预处理模块和缺陷检测模块,其中铜管表面图像的缺陷检测模块是本文的核心工作。论述了样本图像中缺陷的标注方法,设计了一种卷积神经网络,采用基于边缘的语义分割网络提取感兴趣区域。比较了经典的U-Net、HRNet与Fast SCNN三种网络的训练效果,发现对于1毫米以下的轻微磨损区的缺陷分割难以得到满意的结果。受Inception网络拓宽网络通道和Res Net网络深化网络层数的启发,针对上述不足对Inception-Res Net V1中的编码器和解码器模块进行了改进,对改进后的网络进行训练,平均交并比和缺陷类别交并比均在0.8以上,缺陷检测效果比采用传统的U-Net得到明显改善。基于Python和Py Qt5开发工具,开发了铜管表面缺陷检测的可视化软件,实验结果表明检测效果和实时性能够满足要求。
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