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题名改进FasterRCNN模型的布氏硬度检测方法
被引量：2
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作者
周如辰
游昌壕
潘永东
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机构
同济大学航空航天与力学学院
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出处
《计算机测量与控制》
2022年第6期72-78,83,共8页
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文摘
自动提取布氏压痕轮廓是提高布氏硬度检测效率的关键一步,针对传统机器视觉算法提取布氏压痕轮廓算法的不足,通过FasterRCNN模型实现了布氏硬度压痕直径的自动化检测;针对检测布氏硬度压痕圆的特点,提出对FasterRCNN模型的改进;在classification网络中的边框回归损失函数中加入预测检测框的长与宽的方差,在改进的边框回归函数优化目标修改为真实检测框与预测检测框差距最小且预测检测框宽与高之间差距最小,使得基于改进的FasterRCNN模型布氏硬度检测能够提供更加准确的目标预测检测框,取得更精准检测效果;同时引入数据增强的方法扩充有效数据大小;实验结果表明,基于FasterRCNN的布氏硬度模型检测方法适用于锈蚀和光滑金属表面工况;改进的FasterRCNN网络模型准确率为97.08%,较原模型提升0.73%,归一化均方误差(nMSE)为0.001 226,较原模型降低40.31%,改进的效果明显,并弥补机器视觉算法提取压痕轮廓的不足。
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关键词
FasterRCNN
布氏硬度
边框回归
压痕提取
计算机视觉
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Keywords
FasterRCNN
brinell hardness
box regression
indentation extraction
machine vision
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名轴承钢布氏压痕形貌对硬度测量影响特性研究
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作者
常文铎
曾志强
党长营
贾立功
张晓琳
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机构
中北大学机械工程学院
中北大学先进制造技术山西省重点实验室
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2022年第7期99-101,共3页
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基金
中北大学先进制造技术山西省重点实验室开放基金项目(XJZZ201904)。
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文摘
针对轴承钢布氏硬度压痕形貌引起采集到的压痕图像存在内外两个边缘轮廓,进而导致布氏硬度测量精度低的问题。基于光学轮廓仪对轴承钢GCr15布氏硬度块的压痕形貌进行显微观测,证明该压痕存在隆起效应;之后,根据压痕像素分布划分区域,实现对内外边缘轮廓及理论压痕圆的定位。实验结果表明,内外轮廓拟合圆直径对应硬度值与标准值分别相差3.62%、-1.04%,表明隆起效应对硬度值测量精度产生较大影响。选取的目标区域拟合圆直径相较于人工测量直径精度提高0.4%,对应布氏硬度测量精度提高0.81%。
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关键词
布氏硬度
机器视觉
形貌特征
边缘定位
压痕提取
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Keywords
brinell hardness
machine vision
morphological features
edge location
indentation extraction
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TG501
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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