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基于深度学习的电子换向器表面缺陷检测

2021-07-20施恺杰王颖王嘉璐钱立峰徐力晨杨昊天顾乾辉

网络安全技术与应用 2021年6期
关键词:实验检测模型

◆施恺杰 王颖 王嘉璐 钱立峰 徐力晨 杨昊天 顾乾辉

(南昌工程学院 信息工程学院 江西 330096)

在汽车发电机、汽油发电机等领域,电子换向器起整流的作用,使电枢绕组中的电流方向是交变的,从而来保证电磁转矩方向始终不变,所以它的质量保障具有重要意义。但是在其生产的过程中,由于原材料的受限、环境温湿度的差异以及加工过程中的失误等多方面的原因,很大可能会导致产品表面出现损坏和缺陷。19世纪中期,产品表面缺陷的检测[1]大部分还是传统的检测方法,以人工检测[2]为主。但是人工检测成本较高、效率低下,而且由于产品表面缺陷细微,加上工厂光线亮度和周围环境的种种条件限制,易产生视觉疲劳,从而造成误检、漏检现象[3]的产生,所以一种低成本高效率的表面缺陷检测方法亟待开发。

20世纪以来,人们对于产品质量要求的不断提高,传统的人工检测技术产生的诸多原因已经完全不能达到令人满意的效果了。因此,基于传统的数字图像处理自动化检测技术受到了人们的广泛重视,主要可以分为基于纹理检测算法[4]、阈值检测算法[5]、边缘检测算法[6]等。虽然这类算法在自动化缺陷检测方面相对于人工检测具备了成本低、效率高等优点,但是它对于图像质量要求较高,例如基于纹理的检测算法,它对于原图像的对比度要求很高,图像中稍有噪声干扰会严重影响检测的结果。所以对于产品表面缺陷的不稳定性,传统的数字图像处理方法普适性不高。……

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