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题名基于多尺度卷积神经网络的手机表面缺陷识别方法
被引量：4
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作者
韩红桂
甄晓玲
李方昱
杜永萍
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机构
北京工业大学信息学部
计算智能与智能系统北京市重点实验室
数字社区教育部工程研究中心
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1150-1158,共9页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFC1900800-05)
国家自然科学基金资助项目(62125301,61890930-5,61903010,62021003)
北京市卓越青年科学家计划资助项目(BJJWZYJH01201910005020)。
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文摘
针对手机表面缺陷难以精确识别的问题,提出一种兼具Soble算子、逻辑损失函数(logistic loss function,LLF)和多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks,MSCNN)手机表面缺陷识别方法SL-MSCNN。首先,构建了一种基于Sobel算子的邻域特征增强方法,排除了图像中光照、阴影等无关因素的干扰;其次,设计了一种基于MSCNN的缺陷识别方法,通过获得手机表面图像的多尺度信息,提高了手机表面缺陷的识别精度,同时,引入了LLF,通过降低梯度消失发生的概率加快训练的检测速度。实验结果表明:与其他手机表面缺陷识别方法相比,SL-MSCNN在准确率和效率方面具有更好的使用价值。
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关键词
手机表面缺陷
邻域特征增强
识别方法
识别精度
SOBEL算子
多尺度卷积神经网络(multi-scale
convolutional
neural
networks
MSCNN)
逻辑损失函数(logistic
loss
function
LLF)
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Keywords
mobile phone surface defects
neighborhood feature enhancement
recognition methods
recognition accuracy
Sobel operator
multi-scale convolutional neural networks(MSCNN)
logistic loss function(LLF)
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名多光路下基于RGB三通道的手机壳表面缺陷检测
被引量：2
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作者
刘源泂
雷娇
王兴东
汤勃
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机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2020年第10期162-165,170,共5页
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基金
国家自然科学基金:资助项目(51874217)。
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文摘
针对手机壳表面缺陷类型多样、光学性质不一的特点,分析研究了各类缺陷最佳成像光路,基于彩色相机RGB三通道,设计了三工位光源照明系统,将单色红光暗场成像光路、单色绿光暗场成像光路、单色蓝光同轴光成像光路组合对金属手机壳表面进行照明;然后基于RGB颜色空间将获取的彩色图像分离为三幅单分量图像,对各个通道图像进行预处理,利用Canny算子进行缺陷边缘检测提取特征,最后将三通道图像识别结果融合实现缺陷检测。实验结果表明:该方法能有效凸显手机壳表面的凹坑、斑点、不同方向的划痕等对应缺陷特征,设计的图像处理算法流程具有针对性,实验系统有效节约空间和硬件成本。
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关键词
手机壳表面缺陷
暗场成像
多光路组合照明系统
RGB颜色空间
边缘检测
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Keywords
Surface Defects of Mobile Phone Shell
Dark Field Imaging
Multi-light Channel Combination Lighting System
RGB Color Space
Edge Detection
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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