基于深度学习特征匹配的铸件微小缺陷自动定位方法

发布时间：2017-09-28 02:24

  本文关键词：基于深度学习特征匹配的铸件微小缺陷自动定位方法

  更多相关文章： 射线图像 缺陷检测 深度学习 自动定位 神经网络

【摘要】：针对射线实时成像检测中精密铸件微小缺陷自动定位的需要,提出一种基于深度学习特征匹配的铸件缺陷三维定位方法。模拟选择注意机制的中央-周边差算法,提出以视觉显著度为尺度,从射线图像复杂背景中检测出微小缺陷及其区域,以定义的区域中央点为待匹配点;然后,提出构造深度卷积神经网络自动提取微小缺陷区域的深度学习特征,通过深度学习特征矢量的相似度,实现在不同视角下投影图像中的同一微小缺陷点的自动匹配;最后,基于平移视差测距原理计算缺陷匹配点的三维空间坐标。实验表明,基于深度学习特征匹配的方法能够正确搜索平移前后投影图像中的同一缺陷点,以此为基础,利用视差测距原理实现了微小缺陷匹配点的自动准确定位,深度定位误差小于5.52%,能够满足对精密铸件微小缺陷智能评判的需要。
【作者单位】： 重庆理工大学机械工程学院;
【关键词】： 射线图像 缺陷检测 深度学习 自动定位 神经网络
【基金】：重庆市基础与前沿研究计划(cstc2013jcyj A70009) 国家自然科学基金青年基金(51075419)项目资助
【分类号】：TG245
【正文快照】： 1引言X射线实时成像检测技术是对铸造工艺零部件的内部质量进行检测的一种有效方法和主要手段。对重要精密铸造零部件(如汽车及航空发动机、大型船舶、核电装备、大型发电设备等),为了评价微小缺陷的危害程度,不仅要求识别出缺陷的有无,而且必须检测出缺陷的三维位置,以评估其

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 张涛;路坤;赵新天;;数控纵梁平板冲板料自动定位技术[J];锻压装备与制造技术;2013年06期

2 李瑾;李婕;陈涛;;随夹的自动定位夹紧装置的设计[J];制造技术与机床;2010年12期

3 李长兴,张守言,刘兆新;济钢中板厂3~#纵剪自动定位剪切控制系统[J];山东冶金;2001年05期

4 宿靖波;;机器视觉在机器零部件装配自动定位中的应用(英文)[J];机床与液压;2013年24期

5 童话;;数控车床主轴自动定位结构设计[J];科技风;2012年02期

6 胡占齐;张一同;武琳璞;孔祥东;;基于计算机视觉的凸轮磨削自动定位及在线检测[J];中国机械工程;2007年18期

7 王利军;周好斌;徐向前;;基于CCD图像处理的管板自动焊焊枪自动定位方法[J];焊接技术;2010年03期

8 ;[J];;年期

，

本文编号：933287