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金属圆柱工件缺陷的光电检测
被引量：
22
1
作者
张静
叶玉堂
+2 位作者
谢煜
刘霖
常永鑫
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期1871-1876,共6页
针对金属工件外观缺陷检测存在光学照明不均、检测缺陷种类繁多、检测系统识别率不高等问题,研究了检测金属圆柱工件缺陷的方法。分析了局部二元模式(LBP)与局部图像方差强度(LVAR)的基本原理,研究了两者在金属纹理表面缺陷检测中的具...
针对金属工件外观缺陷检测存在光学照明不均、检测缺陷种类繁多、检测系统识别率不高等问题,研究了检测金属圆柱工件缺陷的方法。分析了局部二元模式(LBP)与局部图像方差强度(LVAR)的基本原理,研究了两者在金属纹理表面缺陷检测中的具体实现方法。采用LBP反应局部图形空间纹理模式,LVAR突出图像强度对比信息,然后用LVAR计算结果作为权重值来调整LBP的局部纹理提取和度量结果,实现了金属圆柱工件的自动缺陷检测。实验中采用步进电机控制工件旋转,配合线阵相机采集圆柱工件的展开图像。实验结果显示,这种方法有效克服了金属材质光照不均的缺点,对大量缺陷种类具有较高的鲁棒性,其检出率高达95.1%,漏检率为0%,满足了工业检测要求。
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关键词
金属圆柱工件
缺陷检测
线阵CCD
局部二元模式
局部图像方差
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职称材料
融入IBN-NET的轻量网络在金属圆柱工件缺陷识别中的应用
被引量：
4
2
作者
罗钧
曾伟
+1 位作者
龚燕峰
侍宝玉
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期112-120,共9页
金属圆柱工件的缺陷特征容易受到环境光影响,而使用传统卷积神经网络检测金属圆柱工件缺陷,存在网络参数多,运算量大和泛化能力低等问题,难以满足工业现场检测的实时性和高精度要求.针对这些问题,提出一种融入实例-批归一化网络(IBN-NET...
金属圆柱工件的缺陷特征容易受到环境光影响,而使用传统卷积神经网络检测金属圆柱工件缺陷,存在网络参数多,运算量大和泛化能力低等问题,难以满足工业现场检测的实时性和高精度要求.针对这些问题,提出一种融入实例-批归一化网络(IBN-NET)的轻量网络模型.在轻量卷积神经网络SqueezeNext的基础上,加入增强泛化能力的IBN-NET,将浅层卷积层后的批标准化(BN)用一定比例的实例标准化(IN)替代,形成网络模型的基础模块;通过组合基础模块,形成改进的网络模型.实验采用具有5类金属圆柱工件缺陷的图像进行对比测试,结果表明,融入IBN-NET的改进网络模型拥有更高的泛化能力,在GTX1080显卡上,改进网络模型仅需0.58 M参数量和5.54 ms的识别时间就能达到95.8%的识别精度.
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关键词
实例标准化
轻量网络
金属圆柱工件
缺陷识别
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职称材料
题名
金属圆柱工件缺陷的光电检测
被引量：
22
1
作者
张静
叶玉堂
谢煜
刘霖
常永鑫
机构
电子科技大学光电信息学院
中国科学院光电技术研究所
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期1871-1876,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61205004)
粤港招标关键领域重点突破项目(No.W0511159)
文摘
针对金属工件外观缺陷检测存在光学照明不均、检测缺陷种类繁多、检测系统识别率不高等问题,研究了检测金属圆柱工件缺陷的方法。分析了局部二元模式(LBP)与局部图像方差强度(LVAR)的基本原理,研究了两者在金属纹理表面缺陷检测中的具体实现方法。采用LBP反应局部图形空间纹理模式,LVAR突出图像强度对比信息,然后用LVAR计算结果作为权重值来调整LBP的局部纹理提取和度量结果,实现了金属圆柱工件的自动缺陷检测。实验中采用步进电机控制工件旋转,配合线阵相机采集圆柱工件的展开图像。实验结果显示,这种方法有效克服了金属材质光照不均的缺点,对大量缺陷种类具有较高的鲁棒性,其检出率高达95.1%,漏检率为0%,满足了工业检测要求。
关键词
金属圆柱工件
缺陷检测
线阵CCD
局部二元模式
局部图像方差
Keywords
metal cylindrical work piece defect detection linear CCD Local Binary Pattern（LBP） Local Variance（LVAR）
分类号
TG806 [金属学及工艺—公差测量技术]
TP391 [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
融入IBN-NET的轻量网络在金属圆柱工件缺陷识别中的应用
被引量：
4
2
作者
罗钧
曾伟
龚燕峰
侍宝玉
机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期112-120,共9页
基金
上海航天科技创新SAST基金(JG20180209)
文摘
金属圆柱工件的缺陷特征容易受到环境光影响,而使用传统卷积神经网络检测金属圆柱工件缺陷,存在网络参数多,运算量大和泛化能力低等问题,难以满足工业现场检测的实时性和高精度要求.针对这些问题,提出一种融入实例-批归一化网络(IBN-NET)的轻量网络模型.在轻量卷积神经网络SqueezeNext的基础上,加入增强泛化能力的IBN-NET,将浅层卷积层后的批标准化(BN)用一定比例的实例标准化(IN)替代,形成网络模型的基础模块;通过组合基础模块,形成改进的网络模型.实验采用具有5类金属圆柱工件缺陷的图像进行对比测试,结果表明,融入IBN-NET的改进网络模型拥有更高的泛化能力,在GTX1080显卡上,改进网络模型仅需0.58 M参数量和5.54 ms的识别时间就能达到95.8%的识别精度.
关键词
实例标准化
轻量网络
金属圆柱工件
缺陷识别
Keywords
instance normalization
lightweight network
metal cylindrical workpiece
defect recognition
分类号
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
金属圆柱工件缺陷的光电检测
张静
叶玉堂
谢煜
刘霖
常永鑫
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
22
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下载PDF
职称材料
2
融入IBN-NET的轻量网络在金属圆柱工件缺陷识别中的应用
罗钧
曾伟
龚燕峰
侍宝玉
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
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