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基于CNN的工件缺陷检测方法研究
被引量:
18
1
作者
乔丽
赵尔敦
+1 位作者
刘俊杰
程彬
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第B11期238-243,共6页
将卷积神经网络(CNN)应用于工件缺陷检测,来检测工件在生产过程中表面出现的缺陷,以提高工件的生产质量。利用CNN可以对工件的图案进行识别,但识别无法检测出细微缺陷的问题。在CNN进行工件图案识别的基础上,研究一种利用CNN实现缺陷检...
将卷积神经网络(CNN)应用于工件缺陷检测,来检测工件在生产过程中表面出现的缺陷,以提高工件的生产质量。利用CNN可以对工件的图案进行识别,但识别无法检测出细微缺陷的问题。在CNN进行工件图案识别的基础上,研究一种利用CNN实现缺陷检测的方法。该方法通过扩充缺陷样本,利用CNN识别的中间输出参数,定义了缺陷分辨率的概念来衡量缺陷的程度,当缺陷分辨率达到一定水平时则认为是无缺陷图案,否则认为其存在缺陷。实验验证了提出的CNN工件缺陷检测方法的有效性,数据表明缺陷检出率可达到93.3%。
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关键词
工件缺陷检测
卷积神经网络
训练样本
缺陷
分辨率
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职称材料
视觉注意力网络在工件表面缺陷检测中的应用
被引量:
13
2
作者
王一鸣
杜慧敏
+1 位作者
张霞
徐一丁
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期1528-1534,共7页
工件表面缺陷检测是现代化工业生产中不可缺少的环节,利用卷积神经网络实现工件表面缺陷检测能有效地提升检测效果.当工件表面出现微小缺陷时,缺陷部分的特征容易被其他区域的特征所掩盖,影响检测的准确率.针对这一问题,提出了每级由3...
工件表面缺陷检测是现代化工业生产中不可缺少的环节,利用卷积神经网络实现工件表面缺陷检测能有效地提升检测效果.当工件表面出现微小缺陷时,缺陷部分的特征容易被其他区域的特征所掩盖,影响检测的准确率.针对这一问题,提出了每级由3个卷积模块和一个视觉注意力模块构成的3级视觉注意力网络.通过注意力模块生成软注意力模板,为卷积模块构成的主干网络的特征图加权,增强缺陷区域特征并抑制背景区域特征,提升缺陷检测的准确率.实验采用具有明显缺陷和微小缺陷的5类工件图像进行对比测试,结果表明,软注意力模板在容易出现缺陷的区域具有更高的权值;加入视觉注意力模块能将缺陷检测的准确率从90.9%提升至98.1%.
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关键词
工件
表面
缺陷
检测
视觉注意力
卷积神经网络
机器视觉
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职称材料
基于改进K-means算法的工件表面缺陷分割算法研究
被引量:
2
3
作者
李云飞
《湖南工程学院学报(自然科学版)》
2021年第1期53-58,共6页
工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适...
工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到Kmeans聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性.
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关键词
机器视觉
工件缺陷检测
K-MEANS聚类算法
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职称材料
题名
基于CNN的工件缺陷检测方法研究
被引量:
18
1
作者
乔丽
赵尔敦
刘俊杰
程彬
机构
华中师范大学计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第B11期238-243,共6页
基金
湖北省自然科学基金项目(2016CFB470)资助
文摘
将卷积神经网络(CNN)应用于工件缺陷检测,来检测工件在生产过程中表面出现的缺陷,以提高工件的生产质量。利用CNN可以对工件的图案进行识别,但识别无法检测出细微缺陷的问题。在CNN进行工件图案识别的基础上,研究一种利用CNN实现缺陷检测的方法。该方法通过扩充缺陷样本,利用CNN识别的中间输出参数,定义了缺陷分辨率的概念来衡量缺陷的程度,当缺陷分辨率达到一定水平时则认为是无缺陷图案,否则认为其存在缺陷。实验验证了提出的CNN工件缺陷检测方法的有效性,数据表明缺陷检出率可达到93.3%。
关键词
工件缺陷检测
卷积神经网络
训练样本
缺陷
分辨率
Keywords
Workpiece defect detection,CNN,Training samples,Defect distinguish ratio
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
视觉注意力网络在工件表面缺陷检测中的应用
被引量:
13
2
作者
王一鸣
杜慧敏
张霞
徐一丁
机构
西安邮电大学电子工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期1528-1534,共7页
基金
西安市科技计划项目(201805040YD18CG24(5))
文摘
工件表面缺陷检测是现代化工业生产中不可缺少的环节,利用卷积神经网络实现工件表面缺陷检测能有效地提升检测效果.当工件表面出现微小缺陷时,缺陷部分的特征容易被其他区域的特征所掩盖,影响检测的准确率.针对这一问题,提出了每级由3个卷积模块和一个视觉注意力模块构成的3级视觉注意力网络.通过注意力模块生成软注意力模板,为卷积模块构成的主干网络的特征图加权,增强缺陷区域特征并抑制背景区域特征,提升缺陷检测的准确率.实验采用具有明显缺陷和微小缺陷的5类工件图像进行对比测试,结果表明,软注意力模板在容易出现缺陷的区域具有更高的权值;加入视觉注意力模块能将缺陷检测的准确率从90.9%提升至98.1%.
关键词
工件
表面
缺陷
检测
视觉注意力
卷积神经网络
机器视觉
Keywords
workpiece surface defect detection
visual attention
convolutional neural network
machine vision
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进K-means算法的工件表面缺陷分割算法研究
被引量:
2
3
作者
李云飞
机构
安徽大学江淮学院理工部
出处
《湖南工程学院学报(自然科学版)》
2021年第1期53-58,共6页
文摘
工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到Kmeans聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性.
关键词
机器视觉
工件缺陷检测
K-MEANS聚类算法
Keywords
machine vision
workpiece defect detection
K-means clustering algorithm
分类号
TU411.01 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN的工件缺陷检测方法研究
乔丽
赵尔敦
刘俊杰
程彬
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017
18
下载PDF
职称材料
2
视觉注意力网络在工件表面缺陷检测中的应用
王一鸣
杜慧敏
张霞
徐一丁
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
13
下载PDF
职称材料
3
基于改进K-means算法的工件表面缺陷分割算法研究
李云飞
《湖南工程学院学报(自然科学版)》
2021
2
下载PDF
职称材料
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