Sammanfattning av denna webbsida: Detta dokument syftar till att i realtid och korrekt upptäcka ytdefekter genom att använda en metod för djupinlärning. För detta ändamål antogs nätverket Single Shot MultiBox Detector (SSD) som metastruktur och kombinerades med basen konvolution neurala nätverket (CNN) MobileNet in i MobileNet-SSD. Därefter föreslogs en metod för att upptäcka ytdefekter baserat på MobileNet-SSD. Specifikt optimerades SSD-strukturen utan att man avstod från dess noggrannhet, och nätverksstrukturen och parametrarna justerades för att effektivisera detektionsmodellen. Den föreslagna metoden användes för att upptäcka typiska defekter som brott, bucklor, hål och skrubbsår på en behållares tätningsyta i påfyllningsledningen. Resultaten visar att vår metod automatiskt kan upptäcka ytfel mer exakt och snabbt än lätta nätverksmetoder och traditionella maskininlärningsmetoder. Forskningsresultaten kastar nytt ljus över upptäckt av defekter i faktiska industriella scenarier.
Yiting m.fl. anta ett ramverk för MobileNet-SSD i REF för att upptäcka defekter som brott, bucklor, hål och skrubbsår på behållarens tätningsyta.
Research on a Surface Defect Detection Algorithm Based on MobileNet-SSD
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}