基于深度学习的金属板材表面缺陷检测系统研究

发布时间：2024-06-29 04:54

　　金属板材作为金属材料的常用形式之一,广泛应用于机械、汽车、建筑等领域。目前,各行业对其需求及品质要求也在不断增加。金属板材在加工过程中表面会产生一些不可控的缺陷,表面缺陷的存在不仅影响成品的外观还会对质量造成一定的影响。为保证流入市场金属板材的质量同时也为提高企业的竞争力金属板材表面质量的检测也就成了一个必要环节。虽然已存在多种不同类型的表面缺陷检测方式、方法,但联系实际情况并结合金属板材表面缺陷的多类别、分布不定等特点目前仍主要依靠人工目检方式实现对金属板材表面缺陷的检测。由于人工目检方式检测效率低、精度差不能很好满足企业的检测需求,因此研究并设计一套能够实现对不同类型金属板材表面缺陷精确检测与识别的技术方案具有重要意义。通过对传统视觉检测、图像处理及深度学习经典模型、图像分类等的相关的知识研究,设计了一种检测精度较高、检测速度较快的、成本较低的缺陷检测系统。主要研究内容包括:缺陷检测系统硬件模块的设计。对检测系统整体工作流程进行说明介绍并结合实际检测需求对检测系统的相机、镜头、光源等硬件部分进行详细设计选型。完成对硬件设计选型后进行实验平台的搭建及调试。缺陷检测系统图像预处理模块的...

【文章页数】：96 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1大脑认知图片过程

受当时计算机计算能力无法满足大型神经网络运行需求，因此该线性神经网络并未引起重视。到了80年代由DavidRumelhar和GeofferyEHinton等人提出方向传播算法[29]（BackPropagation）成功解决了神经网络不能解决异或问题及神经网络计算能力问题。但受制....

图2-1漏底缺陷Fig.2-1exposedefect

基于深度学习的金属板材表面缺陷检测系统研究10金属板材表面缺陷的精确检测与识别，由于实际中收集到的缺陷种类及图片数量限制选择了五类实际生产中金属板材较为常见的缺陷进行检测识别，这五类缺陷分别为：漏底、脏点、擦花、橘皮、碰伤。（1）漏底缺陷漏底缺陷最直接的表现为涂料层的未完全覆盖金....

图2-2脏点缺陷Fig.2-2spotdefect

青岛科技大学研究生学位论文11图2-2脏点缺陷Fig.2-2spotdefect（3）擦花擦花缺陷主要表现为金属板材表面的擦伤或划痕。该种类型缺陷主要由于运输搬运过程中硬物刮擦造成，形状多为长条状。擦花缺陷如图2-3所示。图2-3擦花Fig.2-3scratchdefect（4）....

图2-3擦花Fig.2-3scratchdefect

青岛科技大学研究生学位论文11图2-2脏点缺陷Fig.2-2spotdefect（3）擦花擦花缺陷主要表现为金属板材表面的擦伤或划痕。该种类型缺陷主要由于运输搬运过程中硬物刮擦造成，形状多为长条状。擦花缺陷如图2-3所示。图2-3擦花Fig.2-3scratchdefect（4）....

本文编号：3997197