基于神经网络的磁瓦表面缺陷检测识别 被引量：19

1

作者 刘畅 张剑 林建平 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期330-339,共10页

目的针对传统算法提取磁瓦表面缺陷的局限性,以及通过人为选择缺陷特征进而判断缺陷种类的方法精度不足等问题,结合改进的UNet模型和一个分类神经网络提出一种磁瓦缺陷检测识别算法。方法改进的UNet模型用于提取缺陷,而分类神经网络则... 目的针对传统算法提取磁瓦表面缺陷的局限性,以及通过人为选择缺陷特征进而判断缺陷种类的方法精度不足等问题,结合改进的UNet模型和一个分类神经网络提出一种磁瓦缺陷检测识别算法。方法改进的UNet模型用于提取缺陷,而分类神经网络则用于对所提取的缺陷区域进行分类识别。为了提高模型的分类精度,使用空洞卷积对UNet模型部分卷积层和池化层进行替代,以减少多次池化带来的细节丢失的问题,同时,增加多次跳跃连接,使UNet模型能够融合更多的卷积特征。结果经实验验证表明,改进UNet模型对缺陷区域的预测精度可达到93%。根据预测结果使用分类神经网络对缺陷进行分类,经实验验证,分类的精度可达94%,满足工业要求。结论改进的UNet模型对磁瓦缺陷提取精度有所提高,分类神经网络的缺陷分类精度较高。结合改进的UNet模型和分类神经网络能同时并有效地实现缺陷提取和分类识别,为磁瓦质量检测和性能评估打下基础。 展开更多

关键词 磁瓦 表面缺陷 缺陷提取 缺陷分类识别 图像分割 UNet

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基于改进支持向量机的冷轧带钢表面缺陷分类识别 被引量：12

2

作者 王成明 颜云辉 +1 位作者 陈世礼 韩英莉 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期410-413,共4页

针对冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,提出了基于改进支持向量机的冷轧带钢典型表面缺陷分类识别方法.根据带钢表面缺陷图像识别的特点,对渐进直推式支持向量机在其基本原理基础上加以改进,设计了一种冷轧带钢表面缺陷图像模... 针对冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,提出了基于改进支持向量机的冷轧带钢典型表面缺陷分类识别方法.根据带钢表面缺陷图像识别的特点,对渐进直推式支持向量机在其基本原理基础上加以改进,设计了一种冷轧带钢表面缺陷图像模式识别的分类器.通过实验确定了分类器的结构,给出了相关参数选择的方法.对几种生产现场出现频率较高的典型缺陷图像进行了计算机实验研究.研究结果显示,这种分类器很好地克服了传统支持向量机中存在的推广性能差以及当类别距离过近时准确率下降的问题,具有更好的适应性和准确性. 展开更多

关键词 冷轧带钢 表面缺陷 分类识别 支持向量机 分类器

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带钢表面缺陷的一种在线检测识别算法研究 被引量：12

3

作者 韩英莉 洪英 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期320-327,共8页

为了有效提高在线带钢表面缺陷检测的识别率和实时性,提出了一种优化的量子粒子群-径向基函数(QPSO-RBF)网络的带钢缺陷分类识别算法。首先采用加权模糊C-均值聚类(WFCM)算法确定RBF网络隐含层参数,算法对带钢缺陷特征数据出现的团状分... 为了有效提高在线带钢表面缺陷检测的识别率和实时性,提出了一种优化的量子粒子群-径向基函数(QPSO-RBF)网络的带钢缺陷分类识别算法。首先采用加权模糊C-均值聚类(WFCM)算法确定RBF网络隐含层参数,算法对带钢缺陷特征数据出现的团状分布与疏散分布问题能够达到很好的聚类划分,避免对特征数据集等划分的趋势;然后采用QPSO算法对RBF网络的参数编码成粒子个体,在全局空间中动态地搜索最优适应值的RBF网络参数,提高了网络的学习性能,并建立了带钢缺陷分类识别的专家知识库。实验结果表明:本文算法可以自动获得较优的网络结构,收敛速度快,对带钢缺陷的平均识别率为94.63%,平均误识率为3.0%,对测试样本的识别时间为4ms,小于生产线上每张图片的采集周期10ms,因此,可以为高速生产线上的带钢表面缺陷在线实时检测提供了有利条件。 展开更多

关键词 带钢表面缺陷 实时检测 特征提取 分类识别

原文传递

基于图像处理的钢板缺陷检测方法 被引量：6

4

作者 闫俊红 何家明 李忠虎 《光电技术应用》 2019年第3期12-15,39,共5页

针对光照不均等对钢板缺陷检测识别率的影响,提出了一种基于图像处理的钢板缺陷检测方法。在图像增强的基础上进行图像滤波去噪,保留图像细节特征。根据大津阈值法实现图像分割,对钢板缺陷图像周长、面积及宽度等几何特征进行有效提取... 针对光照不均等对钢板缺陷检测识别率的影响,提出了一种基于图像处理的钢板缺陷检测方法。在图像增强的基础上进行图像滤波去噪,保留图像细节特征。根据大津阈值法实现图像分割,对钢板缺陷图像周长、面积及宽度等几何特征进行有效提取并根据神经网络分类识别。实验表明,所提出的钢板缺陷检测方法在识别准确率方面有所提高。 展开更多

关键词 图像处理 缺陷检测 特征提取 分类识别 钢板

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基于支持向量机的纸张缺陷图像分类识别 被引量：5

5

作者 袁浩 付忠良 +1 位作者 程建 阮波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第2期330-332,349,共4页

根据支持向量机(SVM)在小样本、高维模式分类中具有的优良分类性能,提出将支持向量机应用于实际的纸张缺陷分类。针对三种现场易出现的缺陷,通过对缺陷图像进行预处理、特征选择,再利用SVM进行分类,利用交叉验证进行参数和模型选取,取... 根据支持向量机(SVM)在小样本、高维模式分类中具有的优良分类性能,提出将支持向量机应用于实际的纸张缺陷分类。针对三种现场易出现的缺陷,通过对缺陷图像进行预处理、特征选择,再利用SVM进行分类,利用交叉验证进行参数和模型选取,取得了较好的分类效果,为纸张缺陷的分类指出一种可行的方法。 展开更多

关键词 支持向量机 纸张缺陷 分类识别 特征选择

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基于改进支持向量机的纸张缺陷图像分类识别方法 被引量：2

6

作者 陈江 《造纸科学与技术》 2023年第5期39-43,78,共6页

随着纸张生产越来越多样化,带有花纹图案的纸张在缺陷识别时难度大大增加,传统的识别方法准确性不足。针对上述问题,研究一种基于改进支持向量机的纸张缺陷图像分类识别方法。该方法针对采集到的原始纸张图像实施灰度化、滤波前处理,对... 随着纸张生产越来越多样化,带有花纹图案的纸张在缺陷识别时难度大大增加,传统的识别方法准确性不足。针对上述问题,研究一种基于改进支持向量机的纸张缺陷图像分类识别方法。该方法针对采集到的原始纸张图像实施灰度化、滤波前处理,对处理后的图像进行二值化,分割图像缺陷目标和背景,寻找缺陷目标边界并提取缺陷的几何特征和灰度特征。利用蝙蝠算法求取支持向量机两个关键参数的最优值,实现支持向量机改进。以几何特征和灰度特征为输入量,利用改进支持向量机实现纸张缺陷图像分类识别。结果表明:所研究方法的Kappa系数在两种样本集合中的识别都相对更高,由此说明所研究方法的识别能力更强。 展开更多

关键词 改进支持向量机 纸张缺陷图像 前处理 二值化 特征提取 分类识别方法

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基于支持向量机的焊缝超声TOFD缺陷分类识别 被引量：5

7

作者 伏喜斌 《无损检测》 2018年第6期52-57,共6页

为了实现对大型厚壁压力容器焊缝缺陷的准确识别,提高缺陷评定的准确性和检测效率,在基于标记的改进分水岭TOFD检测图像分割的基础上,结合典型缺陷图像的纹理特征,从图像空间域和频域特征,分别利用局部相位量化和局部二值模式获取缺陷... 为了实现对大型厚壁压力容器焊缝缺陷的准确识别,提高缺陷评定的准确性和检测效率,在基于标记的改进分水岭TOFD检测图像分割的基础上,结合典型缺陷图像的纹理特征,从图像空间域和频域特征,分别利用局部相位量化和局部二值模式获取缺陷区域的局部邻域特征参数,将二者特征参数进行归一化融合,再将融合特征向量用支持向量机进行分类识别。试验结果表明,检测图像4×4分块后提取的熔合特征识别率最优,分类识别正确率达到87.10%。 展开更多

关键词 超声TOFD 焊缝缺陷 支持向量机 分类识别

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基于BP神经网络的在役管线焊缝故障缺陷的分类识别 被引量：3

8

作者 王道阔 《CT理论与应用研究（中英文）》 2012年第1期43-52,共10页

本文利用计算机辅助进行在役管线焊故障缝缺陷检测,在缺陷特征提取中提出圆形度、长宽比、填充度、尖部尖锐度、对称度、灰度比以及缺陷的重心坐标相对焊缝中心的位置等7个参数作为缺陷的特征值,可有效地分类识别不同故障缺陷。在缺陷... 本文利用计算机辅助进行在役管线焊故障缝缺陷检测,在缺陷特征提取中提出圆形度、长宽比、填充度、尖部尖锐度、对称度、灰度比以及缺陷的重心坐标相对焊缝中心的位置等7个参数作为缺陷的特征值,可有效地分类识别不同故障缺陷。在缺陷分类的解决方案上,采用具有自组织、自适应的3层前馈式神经网络,运用改进的BP算法,以焊缝缺陷的特征参数作为神经网络的训练样本。本文还通过实验的方法,分析了初始权值、隐含层的神经元数量、动量系数、误差水平及学习速率对网络训练的影响。 展开更多

关键词 在役管线 焊缝缺陷 BP神经网络 分类识别

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基于多特征优化的超声波缺陷分类识别方法研究 被引量：2

9

作者 王丽莎 李梦洁 +3 位作者 汪路明 叶杭璐 刘半藤 王章权 《浙江树人大学学报（自然科学版）》 2017年第3期12-16,共5页

超声波检测的脉冲回波信号在时频域中含有丰富信息,为有效提取缺陷特征相关的信息并对缺陷进行分类,文章提出一种Jmax-Fisher多特征优选的方法.首先对超声波脉冲回波信号在时域、频域及小波域中提取多维特征构成多特征提取技术框架;然... 超声波检测的脉冲回波信号在时频域中含有丰富信息,为有效提取缺陷特征相关的信息并对缺陷进行分类,文章提出一种Jmax-Fisher多特征优选的方法.首先对超声波脉冲回波信号在时域、频域及小波域中提取多维特征构成多特征提取技术框架;然后计算单维特征Fisher判据函数以获得不同特征维数下的最优特征组合;再进行Fisher降维,采用离散距离比作为指标获得最优特征维数,确定最优特征组合进行缺陷分类.实验证明,同常规的方法相比,该方法在缺陷分类识别上具有更高的准确率. 展开更多

关键词 神经网络 超声检测 特征优化 缺陷分类识别

原文传递

基于不变矩与神经网络的织物缺陷检测研究 被引量：1

10

作者 逄鹏 向洪波 +1 位作者 魏喜雯 杨新年 《针织工业》 2015年第11期69-72,共4页

针对织物表面的非结构化畸变缺陷,提出一种基于不变矩与神经网络相结合的织物缺陷检测方法。首先,利用图像处理的方法对织物图像进行预处理分块;其次,提取待检测织物分块图像的7个不变矩值,通过比较分块变换后的统计特征量,发现缺陷织... 针对织物表面的非结构化畸变缺陷,提出一种基于不变矩与神经网络相结合的织物缺陷检测方法。首先,利用图像处理的方法对织物图像进行预处理分块;其次,提取待检测织物分块图像的7个不变矩值,通过比较分块变换后的统计特征量,发现缺陷织物与非缺陷织物的统计特征量存在差异;基于该特点,建立BP神经网络,应用织物图像的7个不变矩特征值作为神经网络的输入,通过学习大量样本,获取最佳权值参数,实现对非结构化畸变缺陷的识别分类。试验结果表明,该算法检测的准确率达到80%以上,对破洞的检出率接近100%,能够很好检测织物的非结构化缺陷,有效地满足织物的生产工艺要求。 展开更多

关键词 织物缺陷检测 不变矩 神经网络 分类识别

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带钢表面缺陷多维混合特征提取及识别 被引量：6

11

作者 韩英莉 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期29-34,共6页

为了自动获得最具区分力的多维融合特征,提出了改进的ReliefF算法对带钢多维混合特征进行自动评估选择。针对ReliefF算法不能去除冗余特征的缺点,引入最大信息压缩准则去除冗余特征。在此基础上,采用遗传神经网络建立带钢缺陷识别的知识... 为了自动获得最具区分力的多维融合特征,提出了改进的ReliefF算法对带钢多维混合特征进行自动评估选择。针对ReliefF算法不能去除冗余特征的缺点,引入最大信息压缩准则去除冗余特征。在此基础上,采用遗传神经网络建立带钢缺陷识别的知识库,遗传算法可以自主地辨识最小的包含最优解的搜索空间,再由BP算法按负梯度方向进行权值及阈值的修正。研究结果表明:改进ReliefF算法为后续分类识别提供了最优的特征向量,减少了数据的运算量和存储量;遗传神经网络算法获得了在满足准确性前提下更高网络识别缺陷的效率。 展开更多

关键词 带钢表面缺陷 特征提取 分类识别 人工神经网络

原文传递

基于AI和3D视觉的智能产品缺陷检测系统设计

12

作者 郑玉航 孙鹏 夏朝辉 《科技资讯》 2024年第9期22-24,共3页

传统的产品缺陷检测系统存在过筛率偏高、误判率较高、灵活性差、人力成本高等问题。为了解决这些问题,引入了一种基于人工智能(AI)和三维(3D)视觉技术的智能产品缺陷检测系统,该系统利用3D摄像头全方位采集产品表面图像信息,然后使用... 传统的产品缺陷检测系统存在过筛率偏高、误判率较高、灵活性差、人力成本高等问题。为了解决这些问题,引入了一种基于人工智能(AI)和三维(3D)视觉技术的智能产品缺陷检测系统,该系统利用3D摄像头全方位采集产品表面图像信息,然后使用深度学习算法进行图像分析和处理,实现对产品表面缺陷的自动检测和识别。该系统能够自动进行产品缺陷检测和识别,减少了人为因素的影响,从而可以有效提高产品缺陷检测的准确性和效率。 展开更多

关键词 缺陷检测 人工智能 3D视觉 分类识别

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基于LBP和SVM的焊缝缺陷识别方法 被引量：3

13

作者 赵方琪 盛凌 +2 位作者 牛志勇 武思雨 梁昌晶 《焊管》 2022年第6期33-38,共6页

为保证焊接接头处于安全工作状态,对焊缝缺陷实施定量识别与分类,提出了基于局部二值模式(LBP)和支持向量机(SVM)的缺陷识别方法。首先采用局部二值模式LBP算法对焊缝的超声回波信号进行特征提取,并结合因子分子进行数据降维,降低高维... 为保证焊接接头处于安全工作状态,对焊缝缺陷实施定量识别与分类,提出了基于局部二值模式(LBP)和支持向量机(SVM)的缺陷识别方法。首先采用局部二值模式LBP算法对焊缝的超声回波信号进行特征提取,并结合因子分子进行数据降维,降低高维特征集中的冗余数据,最后采用SVM模型实现缺陷的分类识别,并对影响SVM分类效果的核函数和超参数进行了优选。结果表明,高斯核函数在焊缝缺陷分类上的识别效果最好,当超参数C和特征向量ε分别为5.749 7和9.243 6,核函数的gamma参数为2.859 5时,模型最优,分类准确率为95%,分类效果优于常规时频域特征。研究结果可为焊缝缺陷的无损检测和评价提供实际参考。 展开更多

关键词 焊缝缺陷 LBP SVM 特征提取 分类识别

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双层异质金属套管缺陷的脉冲涡流检测研究 被引量：2

14

作者 张超 李勇 +2 位作者 闫贝 刘正帅 陈振茂 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第11期8-10,14,共4页

双层异质金属套管因其结构集成了内管与外管的优良机械力学性能,在工程领域中得到了广泛应用。在制备和服役过程中,双层异质金属套管会出现诸如壁厚减薄等结构缺陷,影响套管完整性及运行安全性。鉴于此,针对双层异质金属套管,系统探究... 双层异质金属套管因其结构集成了内管与外管的优良机械力学性能,在工程领域中得到了广泛应用。在制备和服役过程中,双层异质金属套管会出现诸如壁厚减薄等结构缺陷,影响套管完整性及运行安全性。鉴于此,针对双层异质金属套管,系统探究基于脉冲涡流检测的壁厚减薄缺陷分类识别及定量评估方法。建立了快速有限元仿真模型,通过系列仿真分析,提出检测信号特征,构建其与壁厚减薄量间的映射关系,并以此为依据,提出了缺陷识别与定量评估手段。同时,搭建了脉冲涡流检测实验系统,通过实验研究,验证了所提出的双层异质金属套管壁厚减薄缺陷分类识别及定量评估方法的有效性。 展开更多

关键词 金属套管 脉冲涡流检测 壁厚减薄缺陷 分类识别 定量评估

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