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金属管件表面微尺度磕碰伤的卷积神经网络模型构建
被引量：
1
1
作者
刘子豪
陶国好
+2 位作者
薛峰
鹿业波
杨俊
《光电工程》
北大核心
2025年第3期55-68,共14页
金属管件表面微小缺陷低检出率是工业零部件检测中面临的关键问题。针对此问题,本文构造一种改进YOLOv9-MM模型,以提高小目标检测的准确性。设计了一种针对精密金属管件的图像实时采集系统,采用环形光源结合远心镜头,可实现管件表面的...
金属管件表面微小缺陷低检出率是工业零部件检测中面临的关键问题。针对此问题,本文构造一种改进YOLOv9-MM模型,以提高小目标检测的准确性。设计了一种针对精密金属管件的图像实时采集系统,采用环形光源结合远心镜头,可实现管件表面的全角度覆盖,消除缺失区域导致的漏检问题;引入浅层网络的特征图,结合Dysample上采样模块,实现深度特征的动态融合;通过改进损失函数,提高小目标检测的准确率。结果表明,所提方法平均检测精度达到70.2%,检测速度达到90f/s。所提方法在应用中展现出一定的可行性。
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关键词
金属管件
微小缺陷检测
深度学习
YOLOv9
检测系统
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职称材料
基于改进YOLO-v8的精密管件表面缺陷检测方法
被引量：
1
2
作者
刘子豪
张佳欣
+3 位作者
薛峰
张俊
陈伟杰
鹿业波
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第7期1514-1522,1546,共10页
随机缺陷具有微尺度、形态和类型多样的特点,传统机器学习模型的缺陷检测精度和泛化性能欠佳,为此提出基于改进YOLO-v8的多源管件表面缺陷检测方法.为了获取管件全局信息,构建基于焦距可调的管件全表面图像采集系统,对不同类型管件样本...
随机缺陷具有微尺度、形态和类型多样的特点,传统机器学习模型的缺陷检测精度和泛化性能欠佳,为此提出基于改进YOLO-v8的多源管件表面缺陷检测方法.为了获取管件全局信息,构建基于焦距可调的管件全表面图像采集系统,对不同类型管件样本进行快速、高效的高清成像.针对样本来源多样性问题,在YOLO-v8模型的主干特征提取模块中嵌入渐进特征金字塔网络(AFPN)架构,在瓶颈卷积特征层中融合封装-激励(SE)注意力机制,有效提升缺陷检测模型的泛化性.通过视频抽取关键帧及静态定焦拍摄相结合的方式,对标定后的图像构建训练集和测试集,采用改进YOLO-v8算法自动识别管件表面缺陷.实验结果表明,所提方法在推理阶段的检测mAP50为82.2%,相比传统YOLO-v8提升了3.1个百分点.该结果为金属目标的缺陷通用性检测提供了参考.
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关键词
改进YOLO-v8
缺陷检测
图像处理
管件
机器视觉系统
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职称材料
圆柱金属管件外表面图像在线采集装置构建及关键参数控制优化
被引量：
2
3
作者
陶国好
刘子豪
+3 位作者
徐晓萌
鹿业波
陶凯
洪哲
《计量学报》
CSCD
北大核心
2024年第10期1494-1501,共8页
提出一种针对圆柱形金属管件的外表面图像在线采集方案,实现高质量成像信息采集。首先,通过获取单个相机所摄二维图像,建立与柱面所覆盖曲面的对应关系,计算二维图像对应的实际管件表面覆盖角度,判断获取管件外表面信息所需的相机数量,...
提出一种针对圆柱形金属管件的外表面图像在线采集方案,实现高质量成像信息采集。首先,通过获取单个相机所摄二维图像,建立与柱面所覆盖曲面的对应关系,计算二维图像对应的实际管件表面覆盖角度,判断获取管件外表面信息所需的相机数量,采用多相机协同配合圆盘顺时针方向实时采集图像。其次,基于响应曲面设计方法建立多因素实验方案评估镜头的光圈值、相机的曝光时间和增益对图像质量的影响。在可接受最大转速的情况下,确定动态采图时柱面相机和端面相机的最优相机参数,以减小运动模糊影响并提高拍摄效率。最后,在最优参数的基础上,对金属管件图像进行在线实时采集和评估,保留较好质量的管件图像。实验结果满足高质量、细微缺陷清晰的金属表面缺陷检测数据要求,可为后续研究圆柱形金属管件的实时缺陷检测奠定一定的基础。
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关键词
机器视觉
在线检测
圆柱金属管件
外表面图像采集
图像质量
参数优化
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职称材料
题名
金属管件表面微尺度磕碰伤的卷积神经网络模型构建
被引量：
1
1
作者
刘子豪
陶国好
薛峰
鹿业波
杨俊
机构
天津大学机械工程学院
嘉兴大学人工智能学院
浙江
理工大学计算机科学与技术学院
浙江迈思特液压管件股份有限公司
嘉兴大学机械工程学院
出处
《光电工程》
北大核心
2025年第3期55-68,共14页
基金
国家自然科学基金面上项目(62374074)
浙江省“尖兵领雁”研发攻关计划(2024C04028)
+3 种基金
嘉兴市公益性研究计划项目(2024AY10059,2024AD10045,2024AY40010)
校企合作项目(00523144)
海盐重点研发计划项目(2024ZD03)
嘉兴大学勤慎骨干学者人才项目(CD70623008)。
文摘
金属管件表面微小缺陷低检出率是工业零部件检测中面临的关键问题。针对此问题,本文构造一种改进YOLOv9-MM模型,以提高小目标检测的准确性。设计了一种针对精密金属管件的图像实时采集系统,采用环形光源结合远心镜头,可实现管件表面的全角度覆盖,消除缺失区域导致的漏检问题;引入浅层网络的特征图,结合Dysample上采样模块,实现深度特征的动态融合;通过改进损失函数,提高小目标检测的准确率。结果表明,所提方法平均检测精度达到70.2%,检测速度达到90f/s。所提方法在应用中展现出一定的可行性。
关键词
金属管件
微小缺陷检测
深度学习
YOLOv9
检测系统
Keywords
metal fittings
small defect detection
deep learning
YOLOv9
detection system
分类号
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
基于改进YOLO-v8的精密管件表面缺陷检测方法
被引量：
1
2
作者
刘子豪
张佳欣
薛峰
张俊
陈伟杰
鹿业波
机构
嘉兴大学人工智能学院
天津大学机械工程学院
浙江迈思特液压管件股份有限公司
嘉兴南湖学院机电工程学院
天津大学电气自动化与信息工程学院
嘉兴大学机械工程学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第7期1514-1522,1546,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62374074)
浙江省“尖兵领雁”研发攻关计划(2024C04028)
+5 种基金
嘉兴市公益性研究计划项目(SQGY202400009)
校企合作项目(00523144)
海盐重点研发计划项目(2024ZD03)
嘉兴大学人才项目(CD70623008)
嘉兴大学SRT科技创新训练计划项目(8517231497,8517231255,8517231256,8517231279,8517231493)
浙江省大学生科技创新训练计划项目(2023R417A030)。
文摘
随机缺陷具有微尺度、形态和类型多样的特点,传统机器学习模型的缺陷检测精度和泛化性能欠佳,为此提出基于改进YOLO-v8的多源管件表面缺陷检测方法.为了获取管件全局信息,构建基于焦距可调的管件全表面图像采集系统,对不同类型管件样本进行快速、高效的高清成像.针对样本来源多样性问题,在YOLO-v8模型的主干特征提取模块中嵌入渐进特征金字塔网络(AFPN)架构,在瓶颈卷积特征层中融合封装-激励(SE)注意力机制,有效提升缺陷检测模型的泛化性.通过视频抽取关键帧及静态定焦拍摄相结合的方式,对标定后的图像构建训练集和测试集,采用改进YOLO-v8算法自动识别管件表面缺陷.实验结果表明,所提方法在推理阶段的检测mAP50为82.2%,相比传统YOLO-v8提升了3.1个百分点.该结果为金属目标的缺陷通用性检测提供了参考.
关键词
改进YOLO-v8
缺陷检测
图像处理
管件
机器视觉系统
Keywords
improved YOLO-v8
defect detection
image processing
pipe fittings
machine vision system
分类号
TP391.4 [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
圆柱金属管件外表面图像在线采集装置构建及关键参数控制优化
被引量：
2
3
作者
陶国好
刘子豪
徐晓萌
鹿业波
陶凯
洪哲
机构
浙江
理工大学
嘉兴大学
天津大学
中国计量大学
浙江迈思特液压管件股份有限公司
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2024年第10期1494-1501,共8页
基金
浙江省“尖兵领雁”研发攻关计划(2024C04028)
浙江省基础公益研究计划项目(LGG21F030013)
企业横向课题(00523144)。
文摘
提出一种针对圆柱形金属管件的外表面图像在线采集方案,实现高质量成像信息采集。首先,通过获取单个相机所摄二维图像,建立与柱面所覆盖曲面的对应关系,计算二维图像对应的实际管件表面覆盖角度,判断获取管件外表面信息所需的相机数量,采用多相机协同配合圆盘顺时针方向实时采集图像。其次,基于响应曲面设计方法建立多因素实验方案评估镜头的光圈值、相机的曝光时间和增益对图像质量的影响。在可接受最大转速的情况下,确定动态采图时柱面相机和端面相机的最优相机参数,以减小运动模糊影响并提高拍摄效率。最后,在最优参数的基础上,对金属管件图像进行在线实时采集和评估,保留较好质量的管件图像。实验结果满足高质量、细微缺陷清晰的金属表面缺陷检测数据要求,可为后续研究圆柱形金属管件的实时缺陷检测奠定一定的基础。
关键词
机器视觉
在线检测
圆柱金属管件
外表面图像采集
图像质量
参数优化
Keywords
machine vision
online detection
cylindrical metal pipe fittings
exterior surface image acquisition
image quality
parameter optimization
分类号
TB96 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
金属管件表面微尺度磕碰伤的卷积神经网络模型构建
刘子豪
陶国好
薛峰
鹿业波
杨俊
《光电工程》
北大核心
2025
1
在线阅读
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职称材料
2
基于改进YOLO-v8的精密管件表面缺陷检测方法
刘子豪
张佳欣
薛峰
张俊
陈伟杰
鹿业波
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
圆柱金属管件外表面图像在线采集装置构建及关键参数控制优化
陶国好
刘子豪
徐晓萌
鹿业波
陶凯
洪哲
《计量学报》
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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