【摘 要】
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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
【基金项目】
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四川省重点实验室项目(NJ2018-05); 自贡市科技局重点项目(2019YYJC12); 四川轻化工大学创新基金项目(y2020007);
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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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