基于深度学习的黄色工业金刚石检测方法

• 作者: 兰小平 冯亚东 杨建新 王波 赵振 闫蕾
• 来源期刊: 金刚石与磨料磨具工程
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 图像处理 工业金刚石 集成分类器
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 13-19
• 页数: 7页
• 分类号: TQ164|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.13394/j.cnki.jgszz.2020.6.0003

摘要

为解决工业生产中黄色工业金刚石人工检测速度慢、劳动强度大、质量一致性不高等问题,提出一种基于深度学习的黄色工业金刚石检测方法.针对黄色工业金刚石晶体结构特点,设计了一套硬件系统采集黄色工业金刚石样本数据;通过图像处理方法对黄色工业金刚石样本数据进行预处理,再利用VGG-16、Inception-V3和ResNet-50等3种网络结构构建3个基分类器后,采用集成融合的方法实现多个基分类器的信息融合和黄色工业金刚石的分类决策.试验验证结果表明:识别的2240、2280、2290等3种品级的黄色工业金刚石综合评价指标均达到85％以上,该方法具有较高的实时性和应用价值.