基于改进像素差分神经网络的碳管多层编织成形视觉检测

针对碳管预制体编织成形过程中编织网轮廓缺陷人工难以及时发现的问题,提出了多层碳管预制体编织网编织过程中的轮廓视觉检测方法。在原始像素差分神经网络的基础上进行改进,采用SimAM模块实现了网络的轻量化和更好的注意力关注效果,使用平衡交叉熵损失解决了碳管编织网数据样本分布不均匀的情况,同时,提出一种逐像素的编织网轮廓比对方法来判断编织网状态,以此判断编织网是否出现缺陷。试验结果表明:与原始像素差分神经网络相比,改进的像素差分神经网络对编织网轮廓提取结果的ODS和OIS分别提高了2.4个百分点和2.6个百分点。认为:改进的像素差分神经网络对于碳管编织网轮廓实现了更为精确的提取,更加适用于碳管多层编织成形视觉检测任务;逐像素比对方法对编织网轮廓缺陷可以实现准确及时的判断。