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题名基于XGBoost的电磁阀滤网缺陷检测系统设计
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作者
潘源琦
郭斌
汪伟国
潘飞文
陆艺
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机构
中国计量大学计量测试与仪器学院
杭州沃镭智能科技股份有限公司
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第12期13-18,共6页
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基金
浙江省“尖兵”计划项目(2023C01061)
国家重点研发计划(2022YFF0705704)
国家重点研发计划(2022YFF0705705)。
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文摘
为弥补汽车电磁阀滤网表面缺陷自动化检测的空缺,并解决滤网表面缺陷检测准确率低、存在漏检现象等问题,设计一种基于改进XGBoost的电磁阀滤网表面缺陷检测系统,有效识别电磁阀滤网存在的破洞、松丝缺陷。该系统首先对滤网图像进行滤波、增强,再对滤网区域及滤网塑料骨架区域进行定位,从而提取滤网织物区域;其次提取织物区域的灰度特征和纹理特征,采用基于随机森林的特征递减消除算法进行特征优选,构建XGBoost模型来实现对缺陷的识别与分类;最后采用两重多阶段的超参数寻优策略进行参数优化,提升模型效果。实验结果表明,所设计系统能够识别出滤网表面的缺陷及类型,并且相比传统机器学习检测方法,能够达到更高的准确率。
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关键词
电磁阀滤网
缺陷检测
XGBoost算法
随机森林
特征优选
超参数寻优
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Keywords
electromagnetic valve filter screen
defect detection
XGBoost algorithm
random forest
feature optimization
hyper-parameter optimization
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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