-
题名高亮异形电镀件表面斑点缺陷智能识别研究
- 1
-
-
作者
王静
祝鹏
-
机构
赤峰学院数学与计算机科学学院
-
出处
《电镀与精饰》
2025年第11期93-99,共7页
-
基金
内蒙古自治区科技计划项目“内蒙古沿域智慧农业关键技术研发和应用(2020GG0033)”。
-
文摘
高亮异形电镀件表面呈现出高度不规则的几何形貌,这种复杂的微观结构特性使其在多变的光照条件下极易产生反射光斑现象。这些反射光斑区域与周边低亮度区域之间形成了极为悬殊的亮度差异,进而引发图像失真问题,降低斑点特征的识别精度。为此,提出高亮异形电镀件表面斑点缺陷智能识别研究。将原始电镀件表面图像划分为Retinex增强层、亮度增强层和细节突出层,获得增强后的电镀件图像。采用蝙蝠算法对Res-UNet网络的特征提取层数进行优化后,将增强后的电镀件图像输入到改进后的Res-UNet网络中,该网络能够自动学习电镀件表面斑点缺陷的特征表示,并精准地将其从背景中分割出来,从而实现斑点缺陷的精确识别。实验结果表明,该方法能够有效消除光晕与噪点,准确识别电镀件表面的斑点缺陷。
-
关键词
高亮异形电镀件
斑点缺陷识别
Retinex增强
蝙蝠算法
Res-UNet网络
-
Keywords
high gloss shaped electroplated parts
spot defect recognition
retinex enhancement
bat algorithm
res unet network
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术]
-
