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基于深度神经网络的粗糙度分类检测
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国家自然科学基金地区科学基金项目(52065016);2021年研究生教育创新计划项目(YCSW2021204);博士启动基金(GLUTQD2017060)


Classification Detection of Roughness Based on Deep Neural Network
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    摘要:

    现有的机器视觉测量表面粗糙度的方法依赖于特征提取来量化表面形态并建立预测模型,并且图片样本采集时高度依赖光源环境和拍摄角度。提出利用Swin-Transformer模型直接从表面纹理的数字图像中评估表面粗糙度并进行分类,避免了特征提取。实验中采用了不同的光源亮度和不同的角度进行拍摄,旨在模拟工业生产在线检测的环境。实验分类结果表明该方法对光源和拍摄角度具有良好的鲁棒性,测试集样本准确率可达97.54%。

    Abstract:

    Existing machine vision methods for measuring surface roughness rely on feature extraction to quantify surface morphology and build predictive models,and the image samples are highly dependent on the light source environment and shooting angle for acquisition.It was proposed to evaluate and classify surface roughness directly from digital images of surface texture using the Swin-Transformer model,avoiding feature extraction.Different light source brightnesses and different shooting angles were used in the experiments,aiming to simulate the environment of industrial production online inspection.The experimental classification results show that the method has good robustness to light sources and shooting angles,and the accuracy of the test set samples can reach 97.54%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王帅,易怀安,陈永伦,焦彦铭,牛依伦.基于深度神经网络的粗糙度分类检测[J].机床与液压,2023,51(6):7-11.
WANG Shuai, YI Huaian, CHEN Yonglun, JIAO Yanming, NIU Yilun. Classification Detection of Roughness Based on Deep Neural Network[J]. Machine Tool & Hydraulics,2023,51(6):7-11

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  • 在线发布日期: 2023-04-27
  • 出版日期: 2023-03-28