【摘 要】
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在可燃药筒的检测过程中,传统的人工缺陷检测方法存在着效率低,检测质量差,危险系数高等问题,无法满足高效智能化生产对检测的需求。针对上述问题,本文利用机器视觉方法对可燃药筒进行缺陷检测方面的研究,提出了一种基于纹理特征的卷积神经网络方法,并通过对比实验验证了此方法的优越性。首先,分别介绍缺陷检测系统中各部件的相关原理及选型原则,并基于可燃药筒表面的物理特点,选取合适的硬件,搭建了可燃药筒视觉缺陷检测
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在可燃药筒的检测过程中,传统的人工缺陷检测方法存在着效率低,检测质量差,危险系数高等问题,无法满足高效智能化生产对检测的需求。针对上述问题,本文利用机器视觉方法对可燃药筒进行缺陷检测方面的研究,提出了一种基于纹理特征的卷积神经网络方法,并通过对比实验验证了此方法的优越性。首先,分别介绍缺陷检测系统中各部件的相关原理及选型原则,并基于可燃药筒表面的物理特点,选取合适的硬件,搭建了可燃药筒视觉缺陷检测系统。其次,提出了一种利用互信息熵优化灰度共生矩阵纹理特征参数的特征分析方法。通过实验分析了灰度共生矩阵的构造因子对特征参数的影响;通过计算灰度共生矩阵各纹理特征参数与样本之间的最大相关性、最小冗余性,选取能够表述图像纹理的的特征参数。然后,阐述了人工神经网络的相关原理并着重对卷积神经网络的原理进行说明。在现有的卷积神经网络的基础上,提出了一种基于纹理特征的卷积神经网络,通过引入灰度共生矩阵的特征参数,提高卷积神经网络的泛化能力。利用实际采集的可燃药筒缺陷样本构造训练集、验证集与测试集,对网络参数进行优化设计。最后,在现有的可燃药筒缺陷样本集的基础上,将改进的模型与原有的模型进行对比实验,比较了两种方法在可燃药筒的白斑和油渍缺陷检测方面的效果。实验结果表明,在不降低油渍识别效果的基础上,改进模型在白斑缺陷的边缘区域,具有更好的识别效果与适用性。
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