發(fā)布時間：2018-11-22 16:10

【摘要】：將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)應(yīng)用于工件缺陷檢測,來檢測工件在生產(chǎn)過程中表面出現(xiàn)的缺陷,以提高工件的生產(chǎn)質(zhì)量。利用CNN可以對工件的圖案進行識別,但識別無法檢測出細(xì)微缺陷的問題。在CNN進行工件圖案識別的基礎(chǔ)上,研究一種利用CNN實現(xiàn)缺陷檢測的方法。該方法通過擴充缺陷樣本,利用CNN識別的中間輸出參數(shù),定義了缺陷分辨率的概念來衡量缺陷的程度,當(dāng)缺陷分辨率達到一定水平時則認(rèn)為是無缺陷圖案,否則認(rèn)為其存在缺陷。實驗驗證了提出的CNN工件缺陷檢測方法的有效性,數(shù)據(jù)表明缺陷檢出率可達到93.3%。
[Abstract]:The convolutional neural network (CNN) is applied to detect the defects on the workpiece surface in order to improve the production quality of the workpiece. The pattern of workpiece can be recognized by CNN, but the problem of fine defect can not be detected. Based on the pattern recognition of workpiece by CNN, a method of defect detection using CNN is studied. By extending the defect samples and using the intermediate output parameters identified by CNN, the concept of defect resolution is defined to measure the degree of defect. When the defect resolution reaches a certain level, it is considered as a non-defect pattern. Otherwise, it is considered defective. The effectiveness of the proposed method is verified by experiments, and the data show that the detection rate of defects can reach 93.33%.
【作者單位】： 華中師范大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金項目(2016CFB470)資助
【分類號】：TP183;TP391.41

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5 胡sズ，

本文編號：2349846