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融合注意力机制的弱监督纸板表面缺陷检测
被引量：
1
1
作者
吴维崧
涂福泉
+4 位作者
罗迎九
杨家瑜
韩天宇
汪曙峰
涂楚杰
《包装工程》
CAS
北大核心
2024年第3期201-207,共7页
目的 针对目前表面缺陷检测方法因缺少实例级标签,使深度神经网络在工业检测上的应用受到限制的问题。本文面向实际的纸板表面缺陷检测任务,提出弱监督学习下融合卷积和注意力机制的神经网络算法。方法 该网络通过将通道注意力模块和梯...
目的 针对目前表面缺陷检测方法因缺少实例级标签,使深度神经网络在工业检测上的应用受到限制的问题。本文面向实际的纸板表面缺陷检测任务,提出弱监督学习下融合卷积和注意力机制的神经网络算法。方法 该网络通过将通道注意力模块和梯度类激活映射模块相结合,进一步提高类激活图的精细度,实现纸板表面缺陷的精确定位;同时通过倒残缺结构和上采样层的组合操作,进一步细化浅层特征提升网络的特征提取能力,加快网络收敛速度。结果 通过在公开的纸板缺陷数据集上进行实验,本文提出的算法在使用图像级标签训练的情况下,分类正确率与定位正确率分别达到99.0%和92.2%,验证了该算法的有效性。结论 避免了实例级标签数量较少和过于主观的缺点,为基于机器人的缺陷纸板剔除奠定了基础。
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关键词
弱监督学习
对象定位
深度学习
纸板表面缺陷检测
自注意力
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职称材料
基于DMD降噪的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
1
2
作者
涂福泉
杨家瑜
+2 位作者
陈超
罗迎九
吴维崧
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2023年第5期376-383,共8页
针对轴承振动信号难以剔除噪声的问题,提出一种将Hilbert变换、动力学模态分解(DMD)和奇异值差分谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先将原始信号进行Hilbert变换得到包络信号,由包络信号构造Hankel矩阵进行动力学模态分解,利用奇异值...
针对轴承振动信号难以剔除噪声的问题,提出一种将Hilbert变换、动力学模态分解(DMD)和奇异值差分谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先将原始信号进行Hilbert变换得到包络信号,由包络信号构造Hankel矩阵进行动力学模态分解,利用奇异值差分谱确定合适的截断秩后进行信号重构,最后通过频谱分析来提取故障特征。采用该方法对滚动轴承故障仿真信号和实验数据进行分析,结果表明其降噪效果显著,能有效获取轴承故障特征频率。
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关键词
故障诊断
滚动轴承
动力学模态分解
HILBERT变换
奇异值差分谱
信号降噪
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职称材料
题名
融合注意力机制的弱监督纸板表面缺陷检测
被引量：
1
1
作者
吴维崧
涂福泉
罗迎九
杨家瑜
韩天宇
汪曙峰
涂楚杰
机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
中冶南方武汉钢铁设计研究院有限公司
贺利氏创特(武汉)工程技术有限公司
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2024年第3期201-207,共7页
基金
国家自然科学基金(51701145)。
文摘
目的 针对目前表面缺陷检测方法因缺少实例级标签,使深度神经网络在工业检测上的应用受到限制的问题。本文面向实际的纸板表面缺陷检测任务,提出弱监督学习下融合卷积和注意力机制的神经网络算法。方法 该网络通过将通道注意力模块和梯度类激活映射模块相结合,进一步提高类激活图的精细度,实现纸板表面缺陷的精确定位;同时通过倒残缺结构和上采样层的组合操作,进一步细化浅层特征提升网络的特征提取能力,加快网络收敛速度。结果 通过在公开的纸板缺陷数据集上进行实验,本文提出的算法在使用图像级标签训练的情况下,分类正确率与定位正确率分别达到99.0%和92.2%,验证了该算法的有效性。结论 避免了实例级标签数量较少和过于主观的缺点,为基于机器人的缺陷纸板剔除奠定了基础。
关键词
弱监督学习
对象定位
深度学习
纸板表面缺陷检测
自注意力
Keywords
weakly supervised algorithm
object localization
deep learning
cardboard surface defect detection
self-attention
分类号
TB487 [一般工业技术—包装工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于DMD降噪的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
1
2
作者
涂福泉
杨家瑜
陈超
罗迎九
吴维崧
机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2023年第5期376-383,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51975427).
文摘
针对轴承振动信号难以剔除噪声的问题,提出一种将Hilbert变换、动力学模态分解(DMD)和奇异值差分谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先将原始信号进行Hilbert变换得到包络信号,由包络信号构造Hankel矩阵进行动力学模态分解,利用奇异值差分谱确定合适的截断秩后进行信号重构,最后通过频谱分析来提取故障特征。采用该方法对滚动轴承故障仿真信号和实验数据进行分析,结果表明其降噪效果显著,能有效获取轴承故障特征频率。
关键词
故障诊断
滚动轴承
动力学模态分解
HILBERT变换
奇异值差分谱
信号降噪
Keywords
fault diagnosis
rolling bearing
DMD
Hilbert transform
singular value difference spectrum
signal denoising
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合注意力机制的弱监督纸板表面缺陷检测
吴维崧
涂福泉
罗迎九
杨家瑜
韩天宇
汪曙峰
涂楚杰
《包装工程》
CAS
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
基于DMD降噪的滚动轴承故障诊断方法
涂福泉
杨家瑜
陈超
罗迎九
吴维崧
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2023
1
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职称材料
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