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题名非接触红外光电传感器在强反射金属缺陷检测中的应用
被引量:1
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作者
何成
马思远
周武杰
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机构
浙江科技学院信息与电子工程学院
浙江大学控制科学与工程学院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1497-1502,共6页
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基金
浙江省自然科学基金项目(LQ19F010001)。
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文摘
针对光照时强反射金属表面大量的自由电子吸收所有频率的光,导致金属表面缺陷特征弱化,降低金属表面缺陷检测准确率的问题,提出非接触红外光电传感器在强反射金属缺陷检测中的应用研究。首先,利用红外光电传感器获取强反射下的金属表面红外图像,并将红外成像频率因子引入原有直方图中,形成金属表面加权直方图;然后,均衡化处理金属表面直方图中的红外图像像素,消除强反射带来的光学干扰;最后,利用灰度共生矩阵和卷积神经网络的方法,检测及分类红外图像进行金属表面特征提取,实现强反射下金属表面缺陷准确检测。实验结果表明,对于不同类别的金属表面缺陷,所提方法的准确率均高于96.4%,检测耗时均低于9.6 s,可以快速准确完成金属表面缺陷检测,具有普遍适应性。
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关键词
红外光电传感器
强反射
金属表面
红外成像频率因子
灰度共生矩阵
卷积神经网络
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Keywords
infrared photoelectric sensors
strong reflection
metal surface
infrared imaging frequency factor
gray level co-occurrence matrix
convolutional Neural Network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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