【摘 要】
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近年来,随着国际竞争日趋激烈,我国科技发展也愈发重要,铜封帽作为工业基础部件,为工业设备提供重要支撑。铜封帽为半开口工件,其内部含有规则的螺纹线,与其他部件耦合时提供密封和紧固的作用,其产量巨大,所以需要设计一套用于铜封帽缺陷检测的软件系统,提升企业质检效率,也可将工人从枯燥的重复目测检验的劳动中解放出来。但铜封帽内部螺纹细小,缺陷特征容易被螺纹边界轮廓隐蔽,不易检测,其缺陷主要分为裂纹缺陷、断牙
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近年来,随着国际竞争日趋激烈,我国科技发展也愈发重要,铜封帽作为工业基础部件,为工业设备提供重要支撑。铜封帽为半开口工件,其内部含有规则的螺纹线,与其他部件耦合时提供密封和紧固的作用,其产量巨大,所以需要设计一套用于铜封帽缺陷检测的软件系统,提升企业质检效率,也可将工人从枯燥的重复目测检验的劳动中解放出来。但铜封帽内部螺纹细小,缺陷特征容易被螺纹边界轮廓隐蔽,不易检测,其缺陷主要分为裂纹缺陷、断牙缺陷和牙损坏缺陷;其次,铜封帽外观呈圆柱体,对其内部进行图像采集对相机镜头有更高的要求,并且需要对图像进行畸变校正,建模过程较为复杂。本文提出的基于深度学习的铜封帽缺陷检测算法,结合计算机视觉技术配合第三方开源视觉库OpenCV对铜封帽图像样本进行缺陷检测,检测牙损坏准确率高达100%,综合缺陷检测准确率达到96.3%。首先通过工业内窥镜采集原始铜封帽图片,中值滤波降噪,查找轮廓利用最小外接矩形调整工件位姿。手工设置Mask掩码提取内螺纹感兴趣区域,再根据工件与相机的控件位置以及铜封帽内螺纹标准参数建立螺纹线二维、三维方程。利用该方程与内螺纹感兴趣区域的边界进行拟合,可以划分出牙损坏的工件。制作两组训练样本集,其中一组数据集使用几何变换方法极化转换制备,另一组为原始数据集,通过交叉对比试验验证极化数据集的快速收敛性以及提升模型准确性。使用极化数据集能够在600轮迭代训练时损失函数收敛稳定,而原始训练集在同等条件下需要900轮完成收敛。深度学习模型方面采用主流检测模型YOLOv3网络,在其预测头部增加Squeeze Excitation模块,提升模型特征通道的决策能力,通过与YOLOv3原始模型、Faster R-CNN、以及SSD网络进行对比实验,改进的YOLOv3网络模型针对铜封帽缺陷检测拥有更好的检测效果。改进的YOLOv3模型相较原始模型在极化数据集上准确性由原来的91.1%提升到了96.3%。
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