基于深度智能视觉的表面缺陷检测研究进展

基于深度智能视觉的表面缺陷检测研究在制造业中起着越发重要的作用,本文阐述深度智能视觉的表面缺陷检测在现代工业质检中的重要性,对现有研究进展进行梳理总结。深度智能视觉以机器视觉和深度学习为技术基础,为不同工业场景提供高精高效的表面缺陷检测算法。本文从检测细粒度的角度将表面缺陷检测分为表面缺陷分类、定位、分割检测3个部分,并分别对分类、定位、分割方法进行系统综述,梳理现有表面缺陷检测研究的问题和思路。分类检测针对数据和缺陷图形特征问题进行研究,因其基础性和易拓展性于不同工业场景的应用呈现分散发展;定位检测以模型框架、矩形框检测和标注成本为主要问题,表现出追求轻量化和特征融合机制的研究趋势;分割检测更关注图像细节特征。通过研究分类、定位、分割的多任务模型框架以探索分类、分割检测之间的互补性。最后总结目前表面缺陷检测研究存在的问题,并对发展趋势进行展望。

生成对抗网络在表面缺陷生成中的应用

基于深度学习的目标检测算法广泛应用于工业产品表面缺陷检测领域,但构建的模型需要大量的带标签的产品缺陷数据。为降低缺陷数据的获取成本,本文提出了一种基于生成对抗网络的表面缺陷生成算法。通过该算法,可以生成更接近真实分布的缺陷数据。实验结果表明,生成的缺陷图像非常逼真且包含了一定的判别性,将其作为样本参与缺陷检测模型训练,能够产生正则化效果,从而提高缺陷检测的鲁棒性和泛化能力。

基于融合MBAM与YOLOv5的PCB缺陷检测方法

随着电子信息产业迅速发展,PCB行业作为电子信息产业的基础,其产品质量对后续生产的电子产品有着决定性影响。针对PCB缺陷目标较小,缺陷类型多,特征不明显,在实际生产过程中易产生误检、漏检等问题,提出了一种多分支注意力MBAM模块方法,在3个不同维度对特征图进行关注,以增强特征提取的能力,对缺陷区域给予更多的注意力表示。通过改进YOLOv5结构,将MBAM与YOLOv5网络结合,有效的提升了对PCB中小目标的检测性能。最后通过在网络不同位置添加MBAM模块进行对比实验,选取了最佳的添加位置。通过在PCB缺陷数据集上的实验结果表明,改进后的PCB缺陷检测算法具有良好的检测性能,优于其他对比算法,最终的AP达到了96.7%,对比标准YOLOv5的94.7%提高了2个百分点,其他项指标均有涨点,在保持检测速度基本不变的情况下,精准地识别PCB缺陷类型。

基于反射系数与核函数构建的新型电缆缺陷诊断方法

为解决现有的电缆局部缺陷检测方法中缺陷定位效果差、缺陷类型判断困难等问题,提出一种基于反射系数谱(RCS)的新型电缆缺陷诊断方法。首先,利用电缆线路的分布参数模型,建立了含局部缺陷电缆线路的RCS数学模型,根据RCS数学模型,确定合理的核函数,设计出基于RCS的新型缺陷诊断函数,该缺陷诊断函数的极值峰可用于定位电缆线路中的缺陷,并确定缺陷的类型、严重程度等特征;然后,对不同类型与严重程度的电缆线路缺陷进行建模仿真诊断,测试该方法的可行性与准确性;最后,在同轴电缆与10 kV电力电缆上设计了局部缺陷,并用该方法对真实电缆缺陷进行诊断分析。仿真与实测结果表明,该方法能精准地定位电缆线路中的缺陷,并且可以准确地判断出缺陷的类型与严重程度,说明了该方法的实用性,且具有较高的实际工程价值。

变频电流激励下GIS隔离开关机械缺陷的振动非线性行为及其辨识方法

气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)机械缺陷是导致设备故障的关键因素之一,为此开展了变频电流激励模式下隔离开关底座松动缺陷的时频域振动图谱变化规律研究,进行了波形因子、重心频率等6个振动特征量的量化分析,采用灰狼算法优化的支持向量机研究提出了变频电流激励模式下GIS隔离开关底座松动缺陷严重程度辨识方法。结果表明:GIS隔离开关缺陷振动信号特征量与电流激励频率具有强相关性,与单一工频电流激励模式相比,变频电流激励具备更有效检测GIS设备机械缺陷的优势;基于126 kV真型GIS试验平台验证获得构建的隔离开关底座松动缺陷辨识模型的平均识别准确率达90%以上。该研究成果为揭示GIS设备的非线性机械振动特性及提升其机械缺陷检测水平提供了重要参考。

局部和全局特征融合的太阳能电池片表面缺陷检测

太阳能电池片表面缺陷具有类内差异大、类间差异小和背景特征复杂等特点,因此,要实现高精度的太阳能电池片表面缺陷自动检测是一项富有挑战性的任务。针对此问题,该文提出融合局部和全局特征的卷积视觉Transformer网络(CViT-Net),首先采用Ghost聚焦(G-C2F)模块提取电池片缺陷局部特征;然后引进坐标注意力强调缺陷特征并抑制背景特征;最后构建Ghost视觉(G-ViT)模块融合电池片缺陷局部特征和全局特征。同时,针对不同检测精度和模型参数量,分别提供了CViT-Net-S和CViT-Net-L两种网络结构。实验结果表明,与经典MobileVit、MobileNetV3和GhostNet轻量级网络相比,CViT-Net-S对电池片分类准确率分别提升了1.4%、2.3%和1.3%,对电池片检测mAP50分别提升了2.7%、0.3%和0.8%;与ResNet50、RegNet网络相比,CViT-Net-L分类准确率分别提升了0.72%和0.7%,检测mAP50分别提升了3.9%、1.3%;与先进YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8检测网络相比,作为骨干网络的CViT-Net-S、CViT-Net-L结构在mAP和mAP50指标上仍保持良好检测效果。结果证明本文算法在太阳能电池片表面缺陷检测领域具有应用价值。

冷轧钢表面与内部缺陷检测研究

为实现冷轧钢缺陷的全面检测,针对其表面和内部缺陷检测展开研究。对于表面缺陷检测,提出采用双侧线光源照明方案,并与常规线光源照明方案进行对比。对于内部缺陷检测,从检测分辨率和缺陷边缘特征两方面分析X射线、超声以及红外热波成像等金属内部检测技术的适用性。经实验验证,双侧线光源照明不仅可以使YOLOv5目标检测算法总体平均精度mAP:0.5达到90.16%,相比线光源照明提升了15.46%,还可优化模型分类和提高训练效率。X射线和超声波检测法可检测直径为0.25 mm的盲孔,而红外热波成像技术则可有效识别出直径为1 mm的盲孔。在缺陷边缘特征评估中,X射线检测法的最小盲孔边缘灰度差值为145,超声波为89,红外热波成像为30。本研究提出了一种冷轧钢表面缺陷检测的改进方案,并为内部缺陷检测提供了思路。

抽蓄电站全库盆防渗水库渗流缺陷影响分析

针对抽蓄电站全库盆防渗水库土工膜缺陷导致水库渗流量产生变化的安全问题,结合陕西省某抽蓄电站水库库底土工膜防渗工程,采用单因素影响分析和多因素影响分析方法进行抽蓄电站全库盆防渗水库渗流缺陷影响分析。结果表明,水头大小、缺陷大小、缺陷个数均正向影响抽蓄水库渗流量,而缺陷位置与抽蓄水库渗流量的相关性不明显。其中缺陷大小是影响抽蓄水库渗流量的主要因素,其次为水头大小,再次为缺陷个数。

Th17和调节性T细胞在人类免疫缺陷病毒疾病进展中的作用及其调控机制

目的本研究通过观察人类免疫缺陷病毒(HIV)感染者外周血Th17、Treg细胞及其相关转录因子、细胞因子的表达,进一步揭示Th17、Treg细胞的调控机制及其在HIV感染者疾病进展中的作用。方法选取2019年1月—2019年10月河南省上蔡县HIV感染者80例作为研究组,选取同地区健康人群20例作为对照组。采用流式细胞术检测外周血CD4^(+)T、CD8^(+)T及外周血单个核细胞Th17、Treg,酶联免疫吸附试验检测血浆中细胞因子白细胞介素-17(IL-17)、IL-23水平,实时聚合酶链反应检测转录因子ROR-γt及Foxp3 mRNA表达,Pearson法分析Th17、Treg与CD4^(+)T的相关性。结果研究组CD4^(+)T、CD4^(+)T/CD3+T、CD4^(+)T/CD8^(+)T低于对照组(P<0.05),CD8^(+)T和CD8^(+)T/CD3+T高于对照组(P<0.05)。研究组Th17/CD4^(+)T、Th17/Treg低于对照组(P<0.05),Treg/CD4^(+)T高于对照组(P<0.05)。研究组ROR-γtmRNA高于对照组(P<0.05),Foxp3mRNA低于对照组(P<0.05)。研究组IL-17、IL-23水平低于对照组(P<0.05)。Pearson相关性分析结果表示,Th17细胞百分比与CD4^(+)T细胞计数呈正相关(r=0.293,P<0.05),Treg细胞百分比与CD4^(+)T细胞计数呈负相关(r=-0.198,P<0.05)。结论HIV感染能降低Th17细胞、升高Treg细胞,破坏机体免疫平衡,其机制与调控转录因子ROR-γt、Foxp3及细胞因子IL-17、IL-23表达有关,Th17细胞、Treg细胞与HIV感染者疾病进展密切相关。

铀对α-Al_(2)O_(3)中氢与本征点缺陷相互作用的影响

在长期高温服役过程中,铀床的氚渗透泄露问题是聚变堆涉氚系统中需要关注的焦点之一,而一种行之有效的解决思路是在内壁制备阻氚涂层.然而,服役过程中通过热扩散渗入涂层内部的铀可能在阻氚涂层氢行为中起作用,进而影响其服役可靠性.基于此,采用第一性原理计算方法,研究了铀对α-Al_(2)O_(3)中氢与本征点缺陷相互作用的影响.结果发现,铀对α-Al_(2)O_(3)中空位型本征点缺陷及氢相关缺陷的存在形式、电荷态及相对稳定性有重要影响.从形成能观点来看,铀对α-Al_(2)O_(3)中空位型本征点缺陷及氢相关缺陷的形成有利,且α-Al_(2)O_(3)中空位型点缺陷对氢的捕陷能力因铀的引入显著增加.研究结果对α-Al_(2)O_(3)基内壁阻氚涂层在氚工艺系统铀床中应用的可靠性评估具有重要的指导意义.

2003至2022年陕西省神经管缺陷发生率下降速率及缺陷儿转归

目的总结2003至2022年陕西省神经管缺陷(NTDs)发生率的流行趋势和下降速率,掌握NTDs诊断时间及缺陷儿转归情况,预测2023至2025年陕西省NTDs发生率,为进一步完善出生缺陷监测系统提供新的科学依据。方法对2003至2022年陕西省各级开设产科的医疗保健机构孕28周至出生后7 d所有围产儿进行出生缺陷监测并收集资料,基于出生缺陷监测系统分析2003至2022年NTDs发生率的分布趋势。结果陕西省2003至2022年共监测围产儿1106483例,NTDs病例共848例,发生率为7.66/万,其中2005年发生率(48.02/万)最高,2022年发生率(0.57/万)最低。NTDs以脊柱裂为主,占55.90%,其次为无脑儿(25.71%)和脑膨出(18.40%),三者发生率均在波动中呈显著下降趋势(P<0.001)。根据Joinpoint分析结果显示,2003至2014年NTDs发生率下降速度较慢,年度变化百分比为-4.04,2014至2022年NTDs发生率下降速度较快,年度变化百分比为-28.05。2003至2022年,陕西省NTDs产前诊断的平均比例为72.88%,出生结局以死胎(61.91%)为主,其次为活产(26.77%)、死产(8.73%)、出生7 d内死亡(2.59%)。经GM(1,1)模型预测,陕西省2023、2024和2025年NTDs率分别为0.49/万、0.41/万和0.35/万。结论2003至2022年陕西省NTDs发生率显著下降,尤其以2014年后下降速率加快。NTDs患儿出生结局以死胎为主,其次为活产。

面向版本演化的APP软件缺陷跟踪分析方法

移动应用(APP)软件的版本更新速度正在加快,对软件缺陷的有效分析,可以帮助开发人员理解和及时修复软件缺陷.然而,现有研究的分析对象大多较为单一,存在信息孤立、零散、质量差等问题,并且没有充分考虑数据验证及版本失配问题,分析结果存在较大误差,导致无效的软件演化.为了提供更有效的缺陷分析结果,提出一种面向版本演化的APP软件缺陷跟踪分析方法(ASD-TAOVE).首先,从多源、异构的APP软件数据中抽取APP软件缺陷内容并挖掘缺陷事件的因果关系;接着,设计了一种APP软件缺陷内容验证方法,基于信息熵结合文本特征和结构特征定量分析缺陷怀疑度,用于缺陷内容验证并构建APP软件缺陷内容异构图;然后,为了考虑版本演化带来的影响,设计了一个APP软件缺陷跟踪分析方法,用于在版本演化中分析缺陷的演化关系,并将其转化为缺陷/演化元路径;最后,通过一个基于深度学习的异构信息网络完成APP软件缺陷分析.针对4个研究问题(RQ)的实验结果,证实了ASD-TAOVE方法在面向版本演化过程中对缺陷内容验证与跟踪分析的有效性,缺陷识别准确率分别提升约9.9%和5%(平均7.5%).与同类基线方法相比,ASD-TAOVE方法可分析丰富的APP软件数据,提供有效的缺陷信息.

移动应用程序中用户界面显示缺陷检测的经验研究

应用程序图形用户界面(graphical user interface,GUI/UI)为应用程序与其终端用户提供了一座可视化的桥梁,用户可以通过交互操作使用应用程序.随着移动应用程序的发展,兼具美学与交互设计的图形用户界面也变得越来越复杂,用户也更加关注应用程序的可访问性和可用性.然而图形用户界面的复杂性也对其设计与实现带来巨大的挑战.由于用户对于移动设备的自定义设置以及不同的设备型号和屏幕分辨率导致用户界面显示问题频繁发生.例如由于软件或硬件兼容性,在不同设备上进行界面渲染时总会出现文本交叠、组件遮挡、图像丢失等显示问题.它们对应用程序的可用性和可访问性产生负面影响,导致用户体验不佳.不幸的是,对于移动应用程序用户界面显示问题的成因知之甚少.为了应对这一挑战,收集来自百度众测平台上的6729张具有用户界面显示缺陷的应用程序截图和GitHub中1016个缺陷报告提供的应用程序截图,采用主题分析方法识别出9类用户界面显示缺陷,然后对GitHub中1016个缺陷报告和其对应的缺陷代码进行分析,总结出用户界面显示缺陷本质成因.研究发现:(1)在众测数据集中用户界面显示缺陷截图占总截图的62.1%;(2)导致界面显示缺陷的原因中字体的缩放设置与组件的自适应设置不适配所占的比例较大;(3)界面的布局设置会导致界面显示缺陷产生;(4)硬件加速未开启会影响界面的正常显示.

面向工业缺陷分类的交互式易混淆缺陷分离方法研究

在工业生产中会根据严重程度对缺陷做不同处理,所以需要对缺陷进行分类。但是,实际生产中经常因为存在一些易混淆缺陷而导致分类精度不够,使得在生产实践中只能对所有缺陷进行保守处理,带来很大人力成本和经济代价。为解决该问题,提出一种交互式易混淆缺陷分离方法,将少量易混淆缺陷从其他缺陷中分离出来,从而保证剩下的绝大部分缺陷的分类结果能被直接使用。首先,将训练数据中的易混淆缺陷挑选出来作为一个或多个新缺陷类别,称之为虚缺陷,从而使得训练所得网络能区分虚缺陷和其它类缺陷。其中,还设计了一套可视化界面辅助用户交互地挑选易混淆缺陷以构建虚类别。使用实际工业现场的CMOS缺陷数据进行有效性验证,结果表明所提方法能快速分类出易混淆缺陷,并保证剩余缺陷的分类精度满足工业应用要求。

改进YOLOv8的PCB表面缺陷检测算法

针对目前PCB表面缺陷检测方法存在复杂度过高、误检、漏检等问题,提出了一种改进YOLOv8的轻量型检测算法。由于YOLOv8主干网络下采样后的特征图存在一定冗余,设计轻量级的多尺度混合卷积(MSMC),并结合C2f模块增强多尺度特征提取能力;在颈部网络中设计改进的双向特征金字塔结构(BiFPN),使用两个跨层连接得到更加丰富的语义信息;使用C2f-Faster模块减少特征融合过程中的运算量;引入CA注意力机制与WIoUv2损失函数,增强对PCB小目标缺陷的定位能力。实验结果表明,相较于YOLOv8n,改进后的算法在PCB数据集上检测精度提高了2.2%,模型参数量和计算量降低了36.7%和18.5%,分别为1.9 M和6.6 G。最终模型大小仅为3.8 MB,为移动终端设备部署提供了新思路。

基于直方图均衡化的毛织物服装印花缺陷检测

为了保证毛织物印花服装的生产质量,提出基于直方图均衡化的毛织物服装印花缺陷检测方法。设置毛织物服装印花不同缺陷特征作为检测标准,利用光学成像原理采集毛织物服装印花图像,通过颜色转换、图像滤波等步骤,实现初始印花图像的预处理;利用直方图均衡化技术提取服装印花图像特征,通过特征匹配确定缺陷状态与类型,实现毛织物服装印花缺陷的检测。测试结果表明,优化设计方法得出缺陷面积检测误差的平均值为0.09 mm^(2),缺陷类型检测错误率较低。

不同环境下外墙保温缺陷表征规律的数值模拟研究

以外墙保温缺失墙体为研究对象,基于数值模拟探究其在不同室内外温差和室外风速下的表征规律。选取标准中规定的缺陷区域相对面积及能耗增加比作为表征指标,同时提出温度异常区域相对面积及墙体能耗增加比作为新的表征指标,分别从墙体内、外表面对热工缺陷进行表征。通过分析缺陷墙体表面温度分布及传热量计算方法差异,探究各类型指标在不同环境下的表征结果差异产生原因。结果表明,由于现阶段标准中对缺陷区域划分及能耗增加比的简化计算,导致同一缺陷在不同环境下的表征结果出现明显波动,外表面缺陷区域相对面积和内表面缺陷区域能耗增加比波动幅度分别达到2.5%和6.6%,存在无法准确表征热工缺陷的问题。缺陷侧的温度异常区域相对面积及墙体能耗增加比在不同环境下的表征结果较为稳定,适宜作为热工缺陷的表征指标。

内压载荷对含缺陷管段复合材料修复效果影响研究

高含硫化氢油气管道长时间运行后,因管道环焊缝的缺陷导致管道失效的事件时常发生,通过含缺陷管道修复前与修复后的试验效果对比,分析影响修复效果的主要影响因素。试验结果表明,在管道极限内压工况下,含缺陷的环焊缝主要所受威胁主要表现为环向作用力,采用复合材料修复缺陷可增强管道的抗内压能力;修复后的管道抗屈服能力明显优于管体本身,可显著提高含缺陷环焊缝的屈服能力;管道的抗内压能力得到一定的提升。复合材料修复能在一定程度上提高管道的屈服强度及爆破压力,对于管道安全运行能起到一定的作用。

基于三维激光点云数据的电力电缆绝缘缺陷识别

针对电力电缆绝缘缺陷识别精准度较低的问题,提出一种基于三维激光点云数据的电力电缆绝缘缺陷识别方法。利用剪裁法增强原始三维激光点云数据,通过区域生长法与最小二乘法完整获取电缆绝缘材料的三维结构面信息。借助Canny边缘检测方法求解电缆绝缘表面缺陷与内部缺陷边缘信息,自动识别出电力电缆绝缘的缺陷位置及缺陷类别。结果表明,所提方法可以精准识别电缆绝缘表面的划痕缺陷、电缆外屏蔽表面起泡和孔洞缺陷,识别耗时短,鲁棒性较优,具有较高实际应用价值。

内控缺陷与实体企业过度金融资产配置——内控缺陷的存在与披露效应检验

以深沪A股主板上市公司为样本,基于内控缺陷视角,研究内控缺陷的存在与披露对实体企业过度金融资产配置的影响。研究发现:内控缺陷的存在会刺激实体企业过度金融资产配置;内控缺陷的披露对实体企业过度金融资产配置无显著影响。进一步研究表明,基于内部控制整体视角,内控缺陷的修复能抑制实体企业过度金融资产配置;动机上,投机套利是存在内控缺陷实体企业过度金融资产配置的动机;作用机制上,内控缺陷的存在主要是通过加剧两类代理冲突,从而影响实体企业过度金融资产配置;经济后果上,存在内控缺陷实体企业的过度金融资产配置行为会挤出实物投资和减少研发投入;治理机制上,管理层股权激励和大股东持股能抑制存在内控缺陷实体企业的过度金融资产配置行为。