基于深度学习与并联检测异形轴通用性检测方法研究
Journal: Project Engineering DOI: 10.12238/pe.v3i4.15155
Abstract
异形轴作为机械传动系统核心部件,其制造精度直接影响设备配合性能与服役寿命,针对传统检测方法效率低、覆盖率不足等问题,本文提出融合深度学习与多相机并联检测通用化解决方案,设计五相机协同检测系统,在2000小时产线实测中实现99.8%检测精度与97.3%零件泛化能力。本方法在效率、精度及稳定性上显著超越单相机方案,为精密制造提供了可扩展智能检测方法。
Keywords
异形轴；多尺度MSIDNet网络；混合策略；检测精度
Funding
国家新时代职业学校名师培养对象(82)；安徽省重大教学研究项目“高职院校实验实训室安全教育体系的构建与实践”(2024jyxm0948)；安徽省高校自然科学研究项目(2022AH052063)；安徽省职成教学会重点项目(AZCJ2023060)；安徽省省级质量工程项目(2024jyxm0945、2022kcsz156)；中华职业教育社规划课题(ZJS2025YB099)；安徽职业技术大学校级质量工程项目(2024xjjxyjz08)；安徽职业技术大学横向科研项目：2025hxkt2025011、2025hxkt2025012。
Full Text
PDF - Viewed/Downloaded: 0 TimesReferences
[1] 郇庆航.面向自动化生产线基于视觉多目标姿态快速识别[D].沈阳工业大学,2022.
[2] 罗会兰,彭珊,陈鸿坤.目标检测难点问题最新研究进展综述[J].计算机工程与应用,2021,57(5):36-46.
[3] 戴铭,叶木超,周智恒,等.基于先验分布活动轮廓模型纹理缺陷检测[J].控制与决策,2020,35(5):5.
[4] 李晔,吴志生,刘翠荣.基于改进活动轮廓模型焊接接头缺陷分割[J].北京理工大学学报,2018,38(6):641-646.
[5] Zhou X,Wang Y,Zhu Q,et al.A Surface Defect Detection Fr amework for Glass Bottle Bottom Using Visual Attention Model and Wavelet Transform[J].IEEE Transactions on Industrial Inf ormatics,2020,16(4):2189-2201.
[6] 孙世凡,叶明,刘凯.基于超像素分割和随机森林橡胶柱塞缺陷检测方法[J].计算机与现代化,2020(2):5.
[7] 于进勇,丁鹏程,王超.卷积神经网络在目标检测中应用综述[J].计算机科学,2018,45(B11):10.
[8] 布申申,田怀文.基于卷积神经网络带钢表面缺陷检测算法[J].机械设计与制造,2022(7):5.
[2] 罗会兰,彭珊,陈鸿坤.目标检测难点问题最新研究进展综述[J].计算机工程与应用,2021,57(5):36-46.
[3] 戴铭,叶木超,周智恒,等.基于先验分布活动轮廓模型纹理缺陷检测[J].控制与决策,2020,35(5):5.
[4] 李晔,吴志生,刘翠荣.基于改进活动轮廓模型焊接接头缺陷分割[J].北京理工大学学报,2018,38(6):641-646.
[5] Zhou X,Wang Y,Zhu Q,et al.A Surface Defect Detection Fr amework for Glass Bottle Bottom Using Visual Attention Model and Wavelet Transform[J].IEEE Transactions on Industrial Inf ormatics,2020,16(4):2189-2201.
[6] 孙世凡,叶明,刘凯.基于超像素分割和随机森林橡胶柱塞缺陷检测方法[J].计算机与现代化,2020(2):5.
[7] 于进勇,丁鹏程,王超.卷积神经网络在目标检测中应用综述[J].计算机科学,2018,45(B11):10.
[8] 布申申,田怀文.基于卷积神经网络带钢表面缺陷检测算法[J].机械设计与制造,2022(7):5.
Copyright © 2025 占加林, 谢暴, 李彦
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License