本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)特征的鑄件缺陷射線圖像動(dòng)態(tài)檢測方法

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【摘要】：針對X射線檢測中鑄件微弱缺陷誤檢率和漏檢率高的問題,提出一種基于選擇性注意機(jī)制和深度學(xué)習(xí)特征匹配的缺陷動(dòng)態(tài)跟蹤檢測方法�；谏渚�圖像序列,采取幀內(nèi)注意區(qū)域檢測消除漏檢、幀間深度學(xué)習(xí)特征匹配跟蹤排除誤檢的策略。在幀內(nèi)檢測階段,提出通過中央-周邊梯度搜索方法模擬生物視覺的中央-周邊差運(yùn)算,根據(jù)梯度閾值直接檢測各可疑缺陷區(qū)域,無需分割出缺陷本身。在幀間跟蹤階段,借鑒人類大腦視覺感知系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)層次結(jié)構(gòu),建立基于卷積神經(jīng)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),可疑缺陷區(qū)域灰度信號直接作為輸入,自動(dòng)抽取表征可疑缺陷區(qū)域的本質(zhì)特征信息,組成深度學(xué)習(xí)特征矢量。定義基于歐氏距離的特征矢量相似度,通過連續(xù)圖像中可疑缺陷區(qū)域的相似度匹配實(shí)現(xiàn)缺陷跟蹤,以消除噪聲等偽缺陷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于深度學(xué)習(xí)特征匹配方法的鑄件缺陷圖像動(dòng)態(tài)檢測,誤檢率和漏檢率均低于3%,缺陷檢測準(zhǔn)確率超過97%,證明了所提方法的有效性。
【作者單位】： 重慶理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 鑄件 缺陷檢測 射線圖像 深度學(xué)習(xí) 注意機(jī)制
【基金】：重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃基金項(xiàng)目(cstc2013jcyj A70009) 國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(51075419)
【分類號】：TG247
【正文快照】：

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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10 吳一全;沈毅;剛鐵;吉s，

本文編號：658132