輪轂表面缺陷檢測是輪轂企業(yè)生產(chǎn)物流過程中的重要一環(huán)。通過現(xiàn)場調(diào)研,本文發(fā)現(xiàn)在傳統(tǒng)解決方案中,輪轂表面缺陷檢測是通過工人在生產(chǎn)線的固定工位通過肉眼觀測的方式來對缺陷進行定位和標記。而由于汽車輪轂結(jié)構(gòu)復(fù)雜,人工檢測的方法效率低、工作量大,此種檢測方式越來越難以滿足輪轂生產(chǎn)過程越來越高的快速、準確、穩(wěn)定的要求。為了實現(xiàn)生產(chǎn)物流裝備自動化與智能化,提升輪轂制造企業(yè)生產(chǎn)物流過程的效率,降低人工成本,針對上述情況,本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù),以及輪轂缺陷檢測任務(wù)的實地調(diào)研,提出了基于深度學(xué)習(xí)的輪轂缺陷在線檢測算法。本文的主要工作如下:1.輪轂生產(chǎn)線缺陷檢測系統(tǒng)流程設(shè)計。本系統(tǒng)包含完整的輪轂在線缺陷檢測流程,包括圖像采集、圖像預(yù)處理、輪轂圖像缺陷檢測等等。2.建立輪轂表面缺陷數(shù)據(jù)庫。具體流程是在生產(chǎn)線現(xiàn)場通過工業(yè)相機采集輪轂表面缺陷圖像,之后進行數(shù)據(jù)清洗,并通過專業(yè)標注軟件對缺陷圖像進行標注,最終得到帶有精確標注的缺陷圖像數(shù)據(jù)庫。3.識別模糊圖像。本文采用的消除模糊算法是基于深度學(xué)習(xí)的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的,因此運算速度較慢,而采集的圖像中只有一部分圖像存在模糊現(xiàn)象,為了提高缺陷檢測算法系統(tǒng)的效率,在進行消...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

圖１－２?ＹＯＬＯ網(wǎng)絡(luò)??

圖１－３?ＳＳＤ網(wǎng)絡(luò)??－

圖２－１所示是神經(jīng)網(wǎng)??絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖，由輸入層、隱含層、輸出層構(gòu)成，隱含層之間的所有神經(jīng)元是全連??接起來的

圖２－３卷積過程??如圖２－３所示，Ｋｅｒｎｅｌ代表一個卷積核，可以看出在卷積計算過程中每個卷??

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