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基于计算机视觉的轴承滚子表面缺陷在线检测系统
被引量：
13
1
作者
文生平
周正军
+1 位作者
张啸言
陈志鸿
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期76-87,共12页
通过分析轴承滚子中最常见的几种表面缺陷类型,设计了针对性的缺陷检测算法,将传统计算机视觉方法与深度学习相结合,并采用改进的RetinaNet模型,实现了轴承滚子的表面缺陷检测。实验结果表明:文中方法的准确率达95%以上;相较于传统的缺...
通过分析轴承滚子中最常见的几种表面缺陷类型,设计了针对性的缺陷检测算法,将传统计算机视觉方法与深度学习相结合,并采用改进的RetinaNet模型,实现了轴承滚子的表面缺陷检测。实验结果表明:文中方法的准确率达95%以上;相较于传统的缺陷检测方法,文中方法在准确率、召回率与F1-score上均有一定提升。
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关键词
轴承
表面缺陷
在线检测
深度学习
卷积神经网络
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职称材料
潜入式双向AGV设计
2
作者
白仁飞
刘建明
《机械设计》
CSCD
北大核心
2020年第S02期329-329,共1页
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职称材料
题名
基于计算机视觉的轴承滚子表面缺陷在线检测系统
被引量：
13
1
作者
文生平
周正军
张啸言
陈志鸿
机构
华南理工大学广东省高分子先进制造技术及装备重点实验室
华南理工大学聚合物加工工程教育部重点实验室
广州市井源机电设备有限公司
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期76-87,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(51973068)
国家重点研发计划项目(2019YFC1908201)。
文摘
通过分析轴承滚子中最常见的几种表面缺陷类型,设计了针对性的缺陷检测算法,将传统计算机视觉方法与深度学习相结合,并采用改进的RetinaNet模型,实现了轴承滚子的表面缺陷检测。实验结果表明:文中方法的准确率达95%以上;相较于传统的缺陷检测方法,文中方法在准确率、召回率与F1-score上均有一定提升。
关键词
轴承
表面缺陷
在线检测
深度学习
卷积神经网络
Keywords
bearing
surface defect
online detection
deep learning
convolution neural network
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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
潜入式双向AGV设计
2
作者
白仁飞
刘建明
机构
天津科技大学机械工程学院
广州市井源机电设备有限公司
出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2020年第S02期329-329,共1页
分类号
TP23 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于计算机视觉的轴承滚子表面缺陷在线检测系统
文生平
周正军
张啸言
陈志鸿
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
13
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职称材料
2
潜入式双向AGV设计
白仁飞
刘建明
《机械设计》
CSCD
北大核心
2020
0
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职称材料
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