Sammanfattning av denna webbsida: Detta papper föreslår en djup konvolutionell neurala nätverk (CNN) - baserad teknik för att upptäcka mikrodefekter på metall skruvytor. De defekter vi överväger inkluderar ytskador, ytsmuts och avslitna skruvar. Bilder av metallskruvar med olika typer av defekter samlas in med hjälp av industrikameror, som sedan används för att träna den konstruerade djupa CNN. För att möjliggöra effektiv upptäckt lokaliserar vi först skruvytor i de bilder som fångas upp av kamerorna, så att bilderna av skruvytor kan extraheras, som sedan matas in i den CNN-baserade feldetektorn. Experimentresultat visar att den föreslagna tekniken kan uppnå en detektionsnoggrannhet på 98%; den genomsnittliga detektionstiden per bild är 1,2 s. Jämförelser med traditionella maskinseende tekniker, t.ex. mall matchningsbaserade tekniker, visar överlägsenheten av den föreslagna djupa CNN-baserade.
Sång och al. REF tog hänsyn till problemet med feldetektering av ytskador, ytsmuts och avslitna skruvar, föreslog teknik för att upptäcka fel på skruvytan baserad på CNN och visade att djupinlärningstekniken var bättre än den traditionella mallmatchningstekniken.
Detection of Micro-Defects on Metal Screw Surfaces Based on Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}