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基于深度学习特征的铸件缺陷射线图像动态检测方法
基于深度学习特征的铸件缺陷射线图像动态检测方法
作者:
余永维
杜柳青
许贺作
闫哲
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
铸件
缺陷检测
射线图像
深度学习
注意机制
摘要:
针对X射线检测中铸件微弱缺陷误检率和漏检率高的问题,提出一种基于选择性注意机制和深度学习特征匹配的缺陷动态跟踪检测方法.基于射线图像序列,采取帧内注意区域检测消除漏检、帧间深度学习特征匹配跟踪排除误检的策略.在帧内检测阶段,提出通过中央-周边梯度搜索方法模拟生物视觉的中央-周边差运算,根据梯度阈值直接检测各可疑缺陷区域,无需分割出缺陷本身.在帧间跟踪阶段,借鉴人类大脑视觉感知系统的深度学习层次结构,建立基于卷积神经的深度学习网络,可疑缺陷区域灰度信号直接作为输入,自动抽取表征可疑缺陷区域的本质特征信息,组成深度学习特征矢量.定义基于欧氏距离的特征矢量相似度,通过连续图像中可疑缺陷区域的相似度匹配实现缺陷跟踪,以消除噪声等伪缺陷.实验结果表明,基于深度学习特征匹配方法的铸件缺陷图像动态检测,误检率和漏检率均低于3%,缺陷检测准确率超过97%,证明了所提方法的有效性.
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基于视觉显著度的射线图像微小缺陷提取方法术
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微小缺陷
缺陷提取
视觉注意机制
视觉显著度
基于二维属性直方图的铸件X射线图像的缺陷提取
X射线检测
铸件图像
图像分割
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内容分析
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文献信息
篇名
基于深度学习特征的铸件缺陷射线图像动态检测方法
来源期刊
农业机械学报
学科
工学
关键词
铸件
缺陷检测
射线图像
深度学习
注意机制
年,卷(期)
2016,(7)
所属期刊栏目
先进制造技术及基础理论
研究方向
页码范围
407-412
页数
分类号
TP391.41|TH878+.1
字数
语种
中文
DOI
10.6041/j.issn.1000-1298.2016.07.055
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
杜柳青
重庆理工大学机械工程学院
44
255
8.0
15.0
2
余永维
重庆理工大学机械工程学院
34
283
8.0
16.0
3
闫哲
重庆理工大学机械工程学院
3
19
2.0
3.0
4
许贺作
重庆理工大学机械工程学院
3
19
2.0
3.0
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节点文献
铸件
缺陷检测
射线图像
深度学习
注意机制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业机械学报
主办单位:
中国农业机械学会
中国农业机械化科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-1298
CN:
11-1964/S
开本:
大16开
出版地:
北京德外北沙滩1号6信箱
邮发代号:
2-363
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
11867
总下载数(次)
31
总被引数(次)
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