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[期刊] 实验技术与管理  [作者] 张丽丽  陈真  刘雨轩  蔡健楠  
印刷电路板(PCB)检测方法对于确保产品正常工作至关重要。该文针对传统的人工检测方法易存在漏检、误检等问题,采用深度学习方法对PCB缺陷进行检测,并搭建了基于ZYNQ的硬件实现平台;采用软硬件协同设计方法,使用FPGA对算法进行了硬件加速,其中包括采用了YOLOv3-SPP网络模型,并对该结构进行了优化,使其适用于ZYNQ端的部署。在搭建硬件平台时,首先通过Vivado配置硬件基本信息,然后使用Peta Linux创建Linux系统,在Vitis中调用该系统并添加DPU IP核,最后在ZYNQ的PS端采用多线程思想编写Python程序,实现PCB缺陷的检测。实验结果显示,该系统对各类型PCB缺陷的检测精度均在0.95以上,检测精度平均值(m AP)为0.97。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 李伟  齐昌超  崔铭芳  王勇胜  
基于交流电磁场检测(ACFM)技术,以缺陷实时在线判定为核心,构建了一套集高灵敏度水下ACFM检测探头、水下密封舱体及上位机为一体的水下结构物缺陷检测实验系统。检测探头选用高精度TMR传感器,舱体采用PC104嵌入式主板作为核心部件,借助LabVIEW软件开发了基于网线的在线传输和缺陷自动判定软件。通过水下结构物缺陷检测实验,实现了实验室条件下的缺陷高精度检测和实时自动判定。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 李伟  杨伟超  袁新安  马维平  
针对油管缺陷检测实验不稳定、自动化程度较低等问题,采用LabVIEW数据采集处理技术和虚拟仪器软件体系结构串口通信技术,设计了基于交流电磁场检测技术的油管缺陷在线检测实验平台,并开展相关测试,实现了实验室条件下油管表面缺陷的高精度自动化检测。采用LabVIEW虚拟控制面板能够同时控制台架运动和缺陷特征信号的采集、处理和动态实时显示,节约了硬件成本,降低实验教学课时。
[期刊] 工业工程  [作者] 高艺平   王浩   李新宇   高亮  
基于深度智能视觉的表面缺陷检测研究在制造业中起着越发重要的作用,本文阐述深度智能视觉的表面缺陷检测在现代工业质检中的重要性,对现有研究进展进行梳理总结。深度智能视觉以机器视觉和深度学习为技术基础,为不同工业场景提供高精高效的表面缺陷检测算法。本文从检测细粒度的角度将表面缺陷检测分为表面缺陷分类、定位、分割检测3个部分,并分别对分类、定位、分割方法进行系统综述,梳理现有表面缺陷检测研究的问题和思路。分类检测针对数据和缺陷图形特征问题进行研究,因其基础性和易拓展性于不同工业场景的应用呈现分散发展;定位检测以模型框架、矩形框检测和标注成本为主要问题,表现出追求轻量化和特征融合机制的研究趋势;分割检测更关注图像细节特征。通过研究分类、定位、分割的多任务模型框架以探索分类、分割检测之间的互补性。最后总结目前表面缺陷检测研究存在的问题,并对发展趋势进行展望。
[期刊] 南京农业大学学报  [作者] 朱琦   周德强   盛卫锋   左文娟   朱家豪  
[目的]针对苹果无损检测过程中表面缺陷检测精度低的问题,提出一种基于DSCS-YOLO的苹果表面缺陷检测方法。[方法]首先为提高网络对表面缺陷细节特征的提取能力,设计了一种基于Dense模块以及SE模块的深浅特征选择模块DSCS(Deep and shallow feature selection module),采用DSCS替换Backbone中的C3模块,在保留表面缺陷浅层信息的基础上强化对重要特征的学习,并起到削弱冗余特征的作用;针对由于Backbone与Neck部分输出信息过多导致的参数耦合问题,利用解耦头原理对Head层部分进行分层预测。同时采用ELU激活函数改进原有解耦头,简化了末端结构,使网络训练更加容易;最后针对表面缺陷标注困难的问题,采用Wise-IoU损失函数代替CIoU损失函数,为不同质量的标注提供非线性增益,实现网络的动态聚焦学习。[结果]试验结果表明,DSCS-YOLO对苹果表面缺陷检测的平均精度均值达到90.9%,相较于YOLOv3-tiny、YOLOv5s、YOLOX-s以及SSD分别提高了4.5%、1.9%、6.3%、16.3%。[结论]改进后的DSCS-YOLO提高了YOLOv5s算法的精度,实现了苹果表面缺陷的精准识别。
[期刊] 林业科学  [作者] 王国柱  周海宾  李文彬  撒潮  
The paper first describes the watershed algorithm and solves the problem of the over-segmentation from the watershed algorithm by using the mark watershed transform; then wood defect image is treated with algorithm; finally the comparison is made between the original image and the edge image detecte...
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 张乾  肖永菲  杨玉成  余江浩  王林  
为便于汽车驾驶员在室外停车场中寻找可用空车位,基于以数据采集、图像处理和目标检测等过程的计算机视觉,开发了室外停车场车位检测实验。该实验将Haar-like特征描述和车位中颜色能量变化作为判别模型的数据输入,选取随机森林作为车位可用状态的判别模型。通过在国际公开数据集PKLot上进行实验,对可用车位的检测准确率的均在91%以上;在自建的GZMU-LOT上进行实验,可用空车位的检测准确率达92.21%。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 李小占  石杰  杨朝霖  吴昆鹏  邓能辉  
针对机器视觉相关专业实践教学的实际需求,以实际生产现场的板带钢材表面缺陷检测装置为依据,设计开发了板带钢材表面缺陷检测实验平台。该实验平台包括光学图像采集装置、数据处理中心和HMI人机交互端。可开设光学成像实验、驱动软件开发实验、目标检测和识别算法设计实验等。实际应用表明,该平台为学生提供了与生产现场贴近的应用场景,提高了学生的实践能力,加深了他们对机器视觉相关技术原理和工作流程的理解。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 叶涛  陶鸿景  欧阳煜  朱红秀  刘旭涛  郭智蔷  
针对机械工程测试课程实验要求,结合管道内壁测量的实际工程问题,该文设计了一种基于高分辨率摄像机与光学反射系统的全向结构光视觉传感器,该传感器采用结构光视觉三维测量技术实现管道内壁缺陷测量,具有制造成本低、测量精度高的特点。针对传感器标定与应用设计了4个实验项目,实验结果表明,在狭窄受限空间和低光照的环境中,该测量系统可以实现管道内壁的三维测量,满足实际应用要求。通过实验,学生加深了对视觉测量理论知识的理解,掌握了理论知识在实际工程中的应用,为后续研究及工作打下基础。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 殷晓康  邓承杰  尚亚期  朱鹏飞  
针对现有无损检测教学中非金属实验缺失问题,以玻璃纤维增强材料板材缺陷检测为典型应用场景,开发了基于STM32的玻纤增强复合材料(GFRP)缺陷无损检测与成像系统。系统由无损检测仪、共面电容探头和Web服务器三部分组成。检测仪利用电容成像方法检出缺陷,以特征幅值和相位实时表征缺陷状态,并通过Wi-Fi实现与服务器的数据交互。缺陷二维与三维成像图形及原始数据可经网页访问远程获取。测试结果表明,系统可对GFRP板材缺陷进行快速检测,独立的功能模块提高了系统的拓展性,有助于学生进行创新设计与二次开发,兼具实验教学与现场应用价值。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 胡传双  文伟  周海滨  云虹  
为尽早对结构和构件的最薄弱位置进行检测和评估,避免因突然破坏而导致的灾难性事故,本文通过振动测试获取了锯材的前两阶模态振型,并利用锯材损伤前后的局部模态柔度矩阵差值提出了损伤识别指标。为了验证所构建的损伤指标的有效性,通过人工切除截面质量来模拟不同损伤程度、不同损伤位置和双损伤的情景。结果表明:损伤识别指标对不同损伤程度、不同损伤位置和双损伤均能准确定位,并可对损伤轻重程度进行定性评价。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)  [作者] 兰添才  
提出了一种基于方向信息测度的钢丝绳表面缺陷检测方法.根据钢丝绳表面的纹理特点,设计了一种新的空域同态滤波器,可增强缺陷纹理图像和消除不均匀光照对缺陷纹理检测的干扰;改进方向信息测度方法,实现了钢丝绳纹路与背景的分离;提取钢丝绳纹路的纹理特征并使用神经网络进行缺陷识别.结果表明,该算法能快速、准确完成对钢丝绳表面缺陷的自动检测.
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 魏喜雯  孙丽萍  许述正  杨扬  杜春晓  
【目的】研究应力波在原木上传播速度变化情况,建立不同方向角和纵截面夹角的应力波传播速度模型,以期进一步认识应力波在原木不同方向角度纵截面内的传播规律,为树木内部缺陷的二维成像技术提供理论与实验依据。【方法】首先通过理论分析,建立应力波在原木不同方向角度纵截面的传播速度模型;然后以东北地区4种具有代表性的树种为样本,采用Arbotom应力波木材无损检测仪测量应力波在不同方向角、不同截面夹角和不同方向角度纵截面上的传播速度,对健康原木样本的应力波传播速度v (α)与方向角α,应力波传播速度v (β)与截面夹角β,以及应力波传播速度v (α,β)与α和β之间的关系进行回归分析。【结果】在同一纵截面上,应力波传播速度随方向角的增大而增大,水平方向速度最小;在同一方向角度的不同纵截面上,应力波传播速度随截面夹角的增大而减小,径向传播速度最大。健康样本实验数据的拟合结果与理论数学模型非常吻合,决定系数均大于0.87,显著性P都小于0.01,模型都具有较高的拟合优度。针对落叶松原木试样,人工设计了直径为7.5 cm的空洞缺陷,利用相关系数0.97,均方根误差17.81的健康多元回归模型v (α,β)=109.2α~2-182.1β~2+36.78α~2β~2-34.76α~2β~4+1 627进行二维成像。当应力波传播路径位于原木的健康区域时,传播速度随方向角和截面夹角的变化趋势满足该模型;但当应力波经过原木的缺陷区域时,传播速度明显降低,不再符合正常情况下的传播速度模型。基于二维成像结果,图像的拟合度高达92.06%,测量缺陷空洞的误差率为8.63%。【结论】应力波在健康原木不同角度纵截面上传播的多元回归模型对树木内部缺陷检测具有很好的指导作用,利用该模型结合二维成像技术,能准确地检测出原木内部缺陷位置和大小,为三维成像技术提供了理论与实验依据。
[期刊] 浙江农林大学学报  [作者] 杨凡   杨博凯   李荣荣  
【目的】针对板式家具零件表面缺陷人工检测过程存在的检测效率低、准确率低、检测结果无法数字化存储等问题,提出了一种基于图像分割和深度学习算法的饰面人造板表面缺陷的检测方法。【方法】利用工业相机采集人造板图像,构建缺陷数据集,采用全局阈值和局部动态阈值算法分割表面缺陷与图像截取,通过将ReLU6非线性激活函数替代ReLU函数,并引入倒残差结构的方法,优化MobileNetv 2深度学习网络,进行缺陷识别与分类。【结果】该方法对饰面人造板表面崩边和划痕缺陷的检测精确率分别达到了93.1%和97.5%,召回率分别为95.3%和97.6%,单张板件平均检测用时为163 ms。【结论】本研究提出的方法具有较高精度与稳定性,可解决传统人工检测方法的准确率低、效率低等问题,为家具板材表面缺陷的自动化检测提供新思路。图6表3参21
[期刊] 中国科学技术大学学报  [作者] 于向茹  丁健配  李金屏  
针对胎侧和胎肩的杂质缺陷检测,提出了一种基于形态学和投影直方图的方法.首先,图像预处理分割胎侧与胎肩,降低花纹等因素对杂质检测的影响;其次,用局部大津法对图像进行二值化处理,以形态学操作从背景中提取杂质;然后,纵向滤波去掉毛刺;最后,根据水平及垂直方向投影确定杂质的位置.由于杂质的位置是随机的,而且投影曲线符合方波模型,因此根据上述特点筛选检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地检测花纹外面的杂质,而且能够满足系统对实时性的要求.
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