[发明专利]一种基于级联区域卷积神经网络的轮毂缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202110638698.X | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113469951B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 程淑红;芦嘉鑫;张仕军;张典范;杨镇豪;谢文锐 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/136;G06T7/62;G01N23/04;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 陈跃心 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于级联区域卷积神经网络的轮毂缺陷检测方法，包括如下步骤：S1、采集轮毂X光图像；S2、采用自适应阈值分割对轮毂X光图像进行预处理；S3、训练并优化轻量级卷积神经网络模型，用训练和优化后的模型对轮毂X光图像进行初步筛选，如有严重缺陷则过检失败，回炉重铸，非严重缺陷则进行轮毂缺陷检测；S4、建立基于级联区域卷积神经网络的缺陷检测模型，基于级联区域卷积神经网络的缺陷检测模型包括特征提取网络、特征金字塔网络以及级联检测器；S5、获取轮毂缺陷信息并计算缺陷面积，根据轮毂缺陷所在位置和缺陷大小对轮毂缺陷划分等级，本发明实现了铝合金轮毂缺陷的实时检测，以满足轮毂全自动生产的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 级联 区域 卷积 神经网络 轮毂 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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