為滿足智能制造企業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量檢測的需求,服務(wù)制造企業(yè)生產(chǎn)管理,對缺陷檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀、典型方法和應(yīng)用進(jìn)行梳理.首先總結(jié)了磁粉檢測法、滲透檢測法、渦流檢測法、超聲波檢測法、機(jī)器視覺和基于深度學(xué)習(xí)的缺陷檢測技術(shù)的優(yōu)缺點;對比分析了磁粉檢測法、滲透檢測法、渦流檢測法、超聲波檢測法、機(jī)器視覺檢測的主流缺陷檢測技術(shù)和基于深度學(xué)習(xí)的缺陷檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀;然后,梳理了缺陷檢測技術(shù)在電子元器件、管道、焊接件、機(jī)械零件和質(zhì)量控制中的典型應(yīng)用;最后,對缺陷檢測技術(shù)的研究情況進(jìn)行了總結(jié)和展望,指出該研究領(lǐng)域亟需解決的問題和未來發(fā)展的方向,并從高精度、高定位、快速檢測、小目標(biāo)、復(fù)雜背景、被遮擋物體檢測、物體關(guān)聯(lián)關(guān)系等幾個方面總結(jié)近年來發(fā)表在ICCV （International Conference on Computer Vision）和CVPR （International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）等知名國際會議上相關(guān)論文的核心思想和源代碼,為缺陷檢測技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供理論和應(yīng)用上的借鑒與參考. 

【文章頁數(shù)】：18 頁

【文章目錄】：
1 缺陷檢測技術(shù)
    1.1 主流的缺陷檢測技術(shù)
    1.2 基于深度學(xué)習(xí)的缺陷檢測技術(shù)
2 缺陷檢測技術(shù)實驗結(jié)果對比分析
    2.1 主流的缺陷檢測技術(shù)實驗結(jié)果對比分析
    2.2 基于深度學(xué)習(xí)的缺陷檢測技術(shù)實驗結(jié)果對比分析
3 缺陷檢測技術(shù)的典型應(yīng)用
    3.1 電子元器件的缺陷檢測
    3.2 管道缺陷檢測
    3.3 焊接件缺陷檢測
    3.4 機(jī)械零件的缺陷檢測
    3.5 缺陷檢測技術(shù)在質(zhì)量控制中的典型應(yīng)用
        3.5.1 缺陷檢測技術(shù)在制造產(chǎn)品分類中的應(yīng)用
        3.5.2 缺陷檢測技術(shù)在智能裝備故障預(yù)測和診斷的應(yīng)用
4 展望
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多尺度先驗深度特征的多目標(biāo)顯著性檢測方法[J]. 李東民,李靜,梁大川,王超.  自動化學(xué)報. 2019(11)
[2]人工智能研究的新前線:生成式對抗網(wǎng)絡(luò)[J]. 林懿倫,戴星原,李力,王曉,王飛躍.  自動化學(xué)報. 2018(05)
[3]聲發(fā)射技術(shù)在纖維增強復(fù)合材料損傷檢測和破壞過程分析中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 黃展鴻,黃春芳,張鑒煒,江大志,鞠蘇.  材料導(dǎo)報. 2018(07)
[4]管道電磁超聲導(dǎo)波技術(shù)及其應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 黃松嶺,王哲,王珅,趙偉.  儀器儀表學(xué)報. 2018(03)
[5]基于深度學(xué)習(xí)的管道焊縫法蘭組件識別方法[J]. 楊理踐,曹輝.  儀器儀表學(xué)報. 2018(02)
[6]基于多元接收線圈的管道局部缺陷檢測方法研究[J]. 師奕兵,羅清旺,王志剛,張偉,馬東.  電子學(xué)報. 2018(01)
[7]基于幾何與紋理特征相融合的磁粉探傷裂紋提取算法[J]. 馬濤,孫振國,陳強.  清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(01)
[8]基于同面電容成像的航天隔熱復(fù)合材料粘接缺陷檢測方法[J]. 楊麗君,田洪剛,安立明,溫銀堂,羅小元.  兵工學(xué)報. 2017(12)
[9]基于機(jī)器視覺的隧道襯砌裂縫檢測算法綜述[J]. 苑瑋琦,薛丹.  儀器儀表學(xué)報. 2017(12)
[10]先進(jìn)超聲檢測技術(shù)的研究應(yīng)用進(jìn)展[J]. 周正干,孫廣開.  機(jī)械工程學(xué)報. 2017(22)



本文編號：3732540