期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到9篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
深度学习中单阶段金属表面缺陷检测算法优化综述 被引量：5
1
作者 董甲东 郭庆虎 +1 位作者 陈琳 桑飞虎 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期72-89,共18页
金属表面的划痕、凹坑、波纹等缺陷会直接影响产品的质量。传统的检测方法耗时耗力,准确性受限于操作人员的经验和技能。近年来,深度学习技术在图像识别领域的突破性进展为金属表面缺陷检测提供了新的解决方案,基于深度学习的金属表面... 金属表面的划痕、凹坑、波纹等缺陷会直接影响产品的质量。传统的检测方法耗时耗力,准确性受限于操作人员的经验和技能。近年来,深度学习技术在图像识别领域的突破性进展为金属表面缺陷检测提供了新的解决方案,基于深度学习的金属表面缺陷检测方法在检测精度和速度方面取得了显著成效。为了便于金属表面缺陷检测算法的研究,综合分析了单阶段深度学习算法在金属表面缺陷检测中的优化方法及应用。介绍了目前常用的金属表面缺陷数据集和算法评价指标;总结了目标检测算法的发展史以及单阶段目标检测算法的基本概念和典型模型;从数据增强、特征的提取与融合、锚框优化三个方面,对比总结了不同算法不同优化方式的优缺点,并研究了金属表面缺陷检测算法的轻量化;从多模态融合、大数据应用技术、现实与虚拟结合三个方面对金属表面缺陷检测算法的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 金属表面缺陷检测 深度学习 单阶段目标检测算法 模型优化
在线阅读 下载PDF
一种改进YOLOv5算法的金属表面缺陷检测
2
作者 王涵 刘海明 邵雨虹 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第9期1645-1650,共6页
针对传统的金属表面缺陷检测方法存在的检测精度低、效率低等问题,提出了一种以YOLOv5为基础改进的金属表面缺陷检测算法。改进的算法首先引入Ghost卷积替换原始主干网络中的常规卷积,通过更少的运算来生成更多的特征映射,实现模型的轻... 针对传统的金属表面缺陷检测方法存在的检测精度低、效率低等问题,提出了一种以YOLOv5为基础改进的金属表面缺陷检测算法。改进的算法首先引入Ghost卷积替换原始主干网络中的常规卷积,通过更少的运算来生成更多的特征映射,实现模型的轻量化,并以此提升检测效率。同时,通过注意力模块的加入强化通道信息,弱化冗余信息,增强模型对于目标特征信息的提取能力,从而实现检测精度的提升。使用DIoU-NMS方法替代传统的NMS算法,以此来改善对重复遮挡目标的识别。改进后的模型平均精度达76.2%,比原始YOLOv5模型平均精度提高2.7%,相较于原YOLOv5算法检测精度与效率均有明显提升,能够快速准确的进行金属表面缺陷的检测识别。 展开更多
关键词 金属表面缺陷检测 YOLOv5模型 注意力机制 Ghost卷积
在线阅读 下载PDF
基于双流YOLOv4的金属表面缺陷检测方法 被引量：2
3
作者 徐浩 李丰润 陆璐 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期209-216,共8页
目前有许多学者使用深度学习进行表面缺陷检测研究,由于这些研究大都沿用主流目标检测算法的思路,注重高级语义特征,而忽视了低级语义信息(色彩、形状)对表面缺陷检测的重要性,因此导致缺陷检测效果不够理想。为解决上述问题,提出了一... 目前有许多学者使用深度学习进行表面缺陷检测研究,由于这些研究大都沿用主流目标检测算法的思路,注重高级语义特征,而忽视了低级语义信息(色彩、形状)对表面缺陷检测的重要性,因此导致缺陷检测效果不够理想。为解决上述问题,提出了一种金属表面缺陷检测网络——双流YOLOv4网络,骨干网络分成两个分支,输入分为高分辨率图像和低分辨率图像,浅分支负责从高分辨率图像中提取低级特征,深分支负责从低分辨率图像中提取高级特征,通过削减两分支的层数和通道数来减少模型总参数量;为了强化低级语义特征,提出了一种树形多尺度融合方法(Tree-structured Multi-scale Feature Fusion Me-thod,TMFF),并设计了一个结合极化自注意力机制和空间金字塔池化的特征融合模块(Feature Fusion Module with Polarized Self-Attention Mechanism and Spatial Pyramid Pooling,FFM-PSASPP)应用到TMFF中。在东北大学热轧带表面缺陷数据集NEU-DET、金属表面缺陷数据集GC10-DET和伊莱特电饭煲内胆缺陷数据集Enaiter的测试集上对所提算法进行了测试,测得的map@50结果分别为0.80,0.66和0.57,相比大部分主流的用于缺陷检测的目标检测算法均有提升,且模型参数量仅为原YOLOv4的一半,速度与YOLOv4接近,可满足实际使用需求。 展开更多
关键词 金属表面缺陷检测 目标检测 YOLOv4 双流骨干网络 多尺度特征强化
在线阅读 下载PDF
改进YOLOv8的金属表面缺陷检测模型 被引量：4
4
作者 龙阳 肖小玲 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第8期187-194,共8页
针对工业制造中金属表面缺陷检测的检测精度低、漏检率和误检率高等问题,文章提出了一种改进YOLOv8的金属表面缺陷检测模型。首先采用CG模块替换掉Backbone的下采样卷积模块,增强模型的上下文信息理解能力;其次采用RepGFPN模块替换原始... 针对工业制造中金属表面缺陷检测的检测精度低、漏检率和误检率高等问题,文章提出了一种改进YOLOv8的金属表面缺陷检测模型。首先采用CG模块替换掉Backbone的下采样卷积模块,增强模型的上下文信息理解能力;其次采用RepGFPN模块替换原始的特征金字塔网络,提高模型的多尺度特征提取能力;最后通过对检测头重设计,提出GDetect模块,提升模型的整体性能。实验结果表明,改进后的模型在GC10-DET数据集中准确率、召回率和m AP@0.5达到了71.2%、72.4%和74.5%,分别提高了2.8%、8.1%和6.0%,参数量和计算量分别减少了6%和22%。同时在PASCAL VOC和NEU-DET数据集验证了模型在不同数据集下的鲁棒性和泛化能力,提高了对目标的检测精度。所提出的改进模型在金属缺陷检测领域取得了显著进展,提高了检测精度,解决了常见问题,并在保持轻量级的同时实现了较高的性能,为金属表面缺陷检测提供了一种高效且可行的解决方案。 展开更多
关键词 金属表面缺陷检测 YOLOv8 CG RepGFPN GDetect
在线阅读 下载PDF
一种非线性扩散与图像差分的金属表面缺陷检测方法 被引量：19
5
作者 安宗权 王匀 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期277-283,共7页
目的为检测金属产品表面缺陷提供一种有效的方法,希望可以对金属产品表面质量进行监控。方法首先,引入自适应中值滤波方法对原始图像中的噪声进行滤除,以提高金属表面缺陷的检测正确度。然后,利用图像梯度的倒数对传统的P-M非线性扩散... 目的为检测金属产品表面缺陷提供一种有效的方法,希望可以对金属产品表面质量进行监控。方法首先,引入自适应中值滤波方法对原始图像中的噪声进行滤除,以提高金属表面缺陷的检测正确度。然后,利用图像梯度的倒数对传统的P-M非线性扩散模型中的扩散因子进行改进,使得金属表面图像中梯度值较大的区域得以平滑,同时保持其他区域的平滑度不变。将金属表面的原始图像与经过非线性扩散后的图像进行图像差分运算,以消除光照度对金属表面图像的影响,获取均匀背景的金属表面图像,使得缺陷区与非缺陷区的对比度得以增强。最后,通过差分图像中图像块的标准差构造自适应二值化模型,对差分图像进行二值化,以提取金属表面的缺陷区域,实现对金属表面缺陷的准确检测。结果通过对具有划痕、裂纹、缺口以及锈斑缺陷的图像进行检测表明,该方法能够对金属表面缺陷进行准确的检测。结论所设计的方法能对金属表面缺陷进行检测,并且检测精度也优于当前其他金属表面缺陷检测方法。 展开更多
关键词 自适应中值滤波 非线性扩散 图像差分 自适应二值化模型 金属表面缺陷检测
在线阅读 下载PDF
利用交变磁场测量法的金属表面缺陷检测 被引量：10
6
作者 孙瑜 罗飞路 赵东明 《兵工自动化》 2004年第2期44-45,共2页
当通有交变电流的激励线圈靠近被检测试件时,产生的交变磁场会在试件表面感应出电流。基于交变磁场测量法(ACFM)的原理,建立被测试件感应电流流向模型,并把电磁场场量分成三个分量进行分析,再用ANSYS基于有限元法的金属表面缺陷检测仿... 当通有交变电流的激励线圈靠近被检测试件时,产生的交变磁场会在试件表面感应出电流。基于交变磁场测量法(ACFM)的原理,建立被测试件感应电流流向模型,并把电磁场场量分成三个分量进行分析,再用ANSYS基于有限元法的金属表面缺陷检测仿真。仿真结果表明,通过测量扰动磁场的分布,可检测金属表面缺陷。 展开更多
关键词 交变磁场测量法 金属表面缺陷检测 交变电压降 数值仿真
在线阅读 下载PDF
金属表面缺陷检测的改进YOLOv3算法研究 被引量：34
7
作者 方叶祥 甘平 陈俐 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2020年第9期1390-1394,共5页
针对现有的金属表面缺陷检测方法存在着检测效率低、适用范围受限、处理步骤繁琐等缺陷,提出了基于改进型YOLOv3算法的实时缺陷检测方法。该方法将采集到的图片分为N×N个格子,每个格子用来检测缺陷的中心点是否在格子中,利用特征... 针对现有的金属表面缺陷检测方法存在着检测效率低、适用范围受限、处理步骤繁琐等缺陷,提出了基于改进型YOLOv3算法的实时缺陷检测方法。该方法将采集到的图片分为N×N个格子,每个格子用来检测缺陷的中心点是否在格子中,利用特征金字塔与残差层融合特征的方式对图片中的缺陷进行定位,得到多个缺陷的边界框,使用非极大抑制的方法筛选出得分最高的边界框。为了提高检测效果,在输入端对图像进行直方图均衡化,并基于缺陷权重优化了算法中的损失函数以提高缺陷分类的准确性。最后,利用改进型YOLOv3算法对钢板表面的压痕与划痕进行了实验检测,结果显示该方法可以快速、准确检测出钢材表面的压痕与划痕,精度分别为92%和90%。 展开更多
关键词 金属表面缺陷检测 YOLOv3算法 目标检测 直方图均衡化
在线阅读 下载PDF
基于特征金字塔的多尺度金属表面缺陷检测 被引量：6
8
作者 金闳奇 陈新度 吴磊 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第8期97-100,共4页
针对金属表面缺陷检测效率不高的问题,提出一种基于特征金字塔的多尺度缺陷检测方法(MSDD)。首先,构建特征金字塔分类网络模型(FPCN)作为特征提取器并进行分类预训练;其次,在FPCN后连接多尺度回归层并进行微调;最后,利用非极大值抑制将M... 针对金属表面缺陷检测效率不高的问题,提出一种基于特征金字塔的多尺度缺陷检测方法(MSDD)。首先,构建特征金字塔分类网络模型(FPCN)作为特征提取器并进行分类预训练;其次,在FPCN后连接多尺度回归层并进行微调;最后,利用非极大值抑制将MSDD输出的4165个边框进行筛选得出最终检测结果。在光度立体成像数据集上进行实验,实验结果为该算法在个别类平均精确率(AP)达98%,各类别AP均值(mAP)达90%,召回率Recall平均为88.5%,单张图片检测用时约为13ms。这表明相比于现有多尺度算法SSD和YOLOv3,该算法对缺陷目标特征提取更加精确,同时提高了鲁棒性和检测速度。 展开更多
关键词 金属表面缺陷检测 特征金字塔 多尺度回归 光度立体
在线阅读 下载PDF
DFC-YOLO:金属表面多尺度与相似性缺陷目标检测方法
9
作者 王坤 李锦华 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第19期167-178,共12页
为减少金属表面缺陷检测任务中的误检和漏检问题,提升模型对多尺度和相似性缺陷的检测能力,提出一种DFC-YOLO检测方法。设计多样性特征提取模块(DFEM)对经过SPPF处理后的多尺度信息进行更加全面的特征提取,提高对不同尺度目标的检测精... 为减少金属表面缺陷检测任务中的误检和漏检问题,提升模型对多尺度和相似性缺陷的检测能力,提出一种DFC-YOLO检测方法。设计多样性特征提取模块(DFEM)对经过SPPF处理后的多尺度信息进行更加全面的特征提取,提高对不同尺度目标的检测精度。设计特征处理模块(FPM)实现浅层与深层特征信息融合,利用浅层特征提取模块(SFEM)充分挖掘浅层的关键信息,减少背景噪声干扰,提升模型对相似性目标的识别能力。为了在不显著增加内存和计算成本的情况下,进一步增强模型对多尺度特征的提取和融合能力,提出C2f_RFEM模块,利用感受野扩张模块(RFEM)扩大模型感受野,获取更多上下文信息,提高检测性能。实验结果显示,DFC-YOLO在GC10-DET数据集中mAP达到了77.60%,相较于基础模型提升3.60个百分点;在NEU-DET数据集中,mAP提升2.55个百分点。实验结果验证了所提方法的可行性与泛化性,表明其能够有效应用于金属表面缺陷检测任务。 展开更多
关键词 YOLOv8 金属表面缺陷检测 特征提取 多尺度 注意力机制
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部