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汽車(chē)鋁鑄件檢測(cè)過(guò)程中圖像缺陷干擾多分割困難的問(wèn)題

2024-4-12 9:26:58 瀏覽次數(shù):

       由于生產(chǎn)環(huán)境的影響,在鋁鑄件表面難以避免會(huì)出現(xiàn)油污水漬等,其顏色形態(tài)與缺陷相似,容易被誤檢測(cè)為缺陷,故識(shí)別系統(tǒng)還需識(shí)別出此類(lèi)“偽缺陷”。因?yàn)樗念?lèi)缺陷的幾何特征全部數(shù)據(jù)量比較大,故本文只列舉對(duì)裂紋、氣孔捕獲,如表1所示。氣孔2,“偽缺陷”的5組樣本的幾何特征進(jìn)行識(shí)別并因鋁鑄件的裂紋缺陷樣本數(shù)量比較少,所以為了保證樣本的數(shù)量放位置和拍攝的角度,共采集到含有裂紋的鋁鑄件圖像50幅。取裂紋20幅作為訓(xùn)練樣本。對(duì)不同缺陷的分類(lèi)結(jié)果如表3所示。改變鋁鑄件在拍攝平臺(tái)上的擺氣孔1、氣孔2、油污圖像各結(jié)果表明,對(duì)于鋁鑄件較常見(jiàn)的氣孔缺陷,本文提出的算法識(shí)別率在90%以上。對(duì)裂紋的識(shí)別率相對(duì)來(lái)說(shuō)較低,原因在于裂紋缺陷不經(jīng)常發(fā)生,所以訓(xùn)練樣本存在數(shù)量過(guò)少的問(wèn)題,對(duì)分類(lèi)結(jié)果有一定程度的影響。

       本文的算法能有效地自動(dòng)識(shí)別出鋁鑄件表面缺陷,最常見(jiàn)的氣孔缺陷識(shí)別率達(dá)到了90%以上,裂紋缺陷的識(shí)別率達(dá)到goo。存在誤識(shí)率是因?yàn)闄C(jī)器視覺(jué)算法對(duì)同類(lèi)缺陷間的各種細(xì)微差別為敏感,再加上樣本(尤其是裂紋缺陷樣本)數(shù)量有限,SVM分類(lèi)器沒(méi)辦法得到很好的訓(xùn)練,從而可能出現(xiàn)部分與人工先驗(yàn)判斷不一致的結(jié)論,在后續(xù)研究中需對(duì)算法進(jìn)行完善,以進(jìn)一步提高識(shí)別率。但綜合評(píng)判文章提出的算法,它能有效地實(shí)現(xiàn)鋁鑄件缺陷的自動(dòng)分類(lèi)識(shí)別,并且對(duì)工業(yè)生產(chǎn)實(shí)際具備一定的指導(dǎo)意義。

       針對(duì)汽車(chē)鋁鑄件檢測(cè)過(guò)程中圖像缺陷干擾多、分割困難的問(wèn)題,提出基于GAN-UNet++的圖像缺陷分割算法,將UNet++作為生成器引入生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),生成缺陷分割的圖像,同時(shí)使用人工標(biāo)記的分割圖像作為真實(shí)圖像,將真實(shí)圖像和生成器生成的分割圖像輸入判別器網(wǎng)絡(luò),通過(guò)判別器與生成器的相互博棄,直至判別器無(wú)法辨別生成器生成的分割圖像來(lái)源,獲得滿(mǎn)足條件的生成器。GAN-UNet++通過(guò)與UNet, UNet++, GAN-UNet相比,GAN-UNet++算法與標(biāo)記圖相似度達(dá)到了97.6%,高于其他3種算法,驗(yàn)證了提出的圖像分割算法滿(mǎn)足工業(yè)檢測(cè)需求。http://www.procwell.com/

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