基于深度学习的轮毂缺陷识别系统的设计与实现
这是一篇关于轮毂,缺陷识别,Faster-RCNN,深度学习,GDXray的论文, 主要内容为随着人们出行方式的转变,汽车保有量不断增加,汽车产业已成为国民经济的重要支柱,汽车轮毂需求量也日渐提高。轮毂缺陷识别作为轮毂生产铸造过程中的重要环节,通常通过X射线无损探伤实现。然而,经过X射线扫描得到的图像主要通过人工目视检查的传统方法进行缺陷识别,这种方式存在精度和效率低下等问题。为此,本文针对某企业特定轮毂生产流程中缺陷识别环节,设计并实现了一种基于深度学习的轮毂缺陷识别系统。该系统可以辅助识别人员进行轮毂缺陷识别工作,从而在一定程度上提高识别精度和效率。本文主要研究内容如下:(1)WheelXray数据集构建本文构建了 WheelXray轮毂缺陷识别数据集。基于X射线扫描得到的DICOM格式的轮毂图像数据,通过dicom2jpg转换格式并借助labelme标注铸造缺陷,得到145张图像数据。针对轮毂识别场景下数据存在的样本不均衡和数量过少的问题,本文对其进行数据扩充。从公开的GDXray数据集的2727张铸件X射线图像样本中选取1315张轮毂样本,使用padding调整图像尺寸并转化标注格式,使其与已有数据相兼容。数据扩充后,样本数量提高至1460张。样本数量实验表明,缺陷识别精度随着样本数量的增多呈现不断提高的趋势。精度在样本数量达到1300后趋于稳定,相比于样本数量为100时,精度提升了 64.8%,这验证了数据集构建的有效性。(2)轮毂缺陷识别算法设计本文提出一种改进的Faster R-CNN算法,该算法在训练中使用特定数据增强和预训练方法,和原始算法相比,在WheelXray数据集上识别精度和速度指标上分别提升了 6.0%和2.37FPS,且精度高于当前流行的缺陷识别模型。具体来说,本文使用ResNet101作为算法的主干网络,并对其进行了以下设计改进:首先,精简主干网络中用于图像分类的conv5x块,以减少过拟合并提高网络收敛速度;其次,在主干网络中融合FPN结构,以实现多尺度的特征提取;接着,调整RPN网络中锚框的配置,以适应数据集中铸造缺陷的尺度;最后,采用线性插值算法,改进RoI Pooling层中量化操作,以降低精度损失。实验结果表明,改进后的模型相比Faster R-CNN模型在模型精度上提升了 1.9%。此外,本文还进一步采用了数据增强和预训练方法来优化上述改进的模型。实验表明,使用水平翻转、垂直翻转和随机裁剪的数据增强方法,并结合ImageNet数据集和COCO数据集进行预训练后,模型精度得到4.1%的提升。(3)设计并实现轮毂缺陷识别系统本文设计并实现了一个轮毂缺陷识别系统,该系统具有自动缺陷识别、轮毂数据管理等功能,并能根据人工标注反馈进行模型更新。按照软件工程的指导思想,结合轮毂缺陷识别流程,提出功能性需求与非功能性需求,针对这些需求,系统选择分层架构设计,将功能需求抽象成功能模块:用户模块、数据模块、系统模块、识别模块。按照功能模块进行数据库与接口设计工作,在此基础上对系统主要功能模块进行详细设计与编码实现。本文借助于改进的Faster R-CNN模型实现自动缺陷识别。对于无法准确识别的缺陷,该系统提供人工标注的方式来获取反馈。根据这些反馈的人工经验知识,可以提升模型的识别精度,进而对旧模型进行更新。最后,该系统通过了功能性测试,并分析了系统不足和后续优化方向。
基于改进YOLOx的输配电线路设备检测和缺陷识别
这是一篇关于输配电线路,无人机巡检,设备检测,缺陷识别,注意力机制,模型轻量化的论文, 主要内容为我国电力系统规模庞大,系统复杂度高,安全监测需求突出。由于输配电线路地势复杂、分布广,所需巡检的设备类别和缺陷种类众多、尺寸差异大,传统低效的人工巡检难以满足日常的线路巡检需求,因此国家电网和南方电网引入无人机对输配电线路进行智能巡检,针对电力设备和缺陷在无人机巡检图像中检测困难等问题,本文结合深度学习的优势,基于YOLOx,提出配电线路与输电线路的设备检测和缺陷识别方法,为配电线路与输电线路智能巡检提供技术思路。本文主要进行了以下研究:针对电力设备和缺陷在配电线路巡检图像中背景复杂、设备缺陷尺寸差异大、目标形态多变等问题,本文提出一种基于改进YOLOx的配电线路多设备检测和缺陷识别方法。基于YOLOx算法,在主干网络浅层特征层后加入感受野块(Receptive Field Block,RFB),增大网络感受野;添加坐标注意力模块(Coord Attention,CA),更好地获取目标空间方向特征信息,提高目标定位精度;在路径聚合网络(Path Aggregation Network,PANet)首次融合特征后,加入自适应空间特征融合(Adaptively Spatial Feature Fusion,ASFF)模块,通过给不同尺度的特征分配自适应的权重参数,实现多尺度深浅特征的高效再次融合;此外,将YOLOx中的损失函数Bce Loss替换为Focal Loss,缓解小目标正负样本不平衡导致的模型收敛难问题。在国网江西省电力有限公司科技项目自建的配电数据集上进行实验。结果表明,本文提出的方法在性能方面明显优于其他对比方法,有效地提升了配电线路多设备检测和缺陷识别的效果。针对输电线路无人机巡检平台资源有限、目标检测算法复杂度高、推理速度慢等问题,提出了一种轻量级YOLOx的网络模型。首先,以轻量级Shuffle Net V2＿Plus网络作为主干网络用于特征提取,对Shuffle Net V2网络中的深度卷积(Depthwise Convolution,DWConv)进行卷积核的扩张,将Shuffle Unit模块中的3×3DWConv替换成5×5DWConv,并对模型进行卷积层剪枝,将Shffle Unit基本单元模块中1×1逐点卷积(Pointwise Convolution,PWConv)进行剪枝,在增大网络感受野的同时减少了网络参数;同时,在颈部特征融合部分加入ECA(Efficient Channel Attention)模块,使得网络更好地关注重要区域,以少量计算代价提高目标检测精度;最后,将YOLOx检测解耦头中的普通卷积替换成深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSConv),进一步降低模型复杂度。结果表明,本文提出的轻量化网络模型推理时间仅为5.8ms,模型参数仅有4.361MB,FLOPs也仅有10.725G,且在组合自建的输电线路数据集上有较高的检测精度。
基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统研究
这是一篇关于数字孪生,焊接,质量监控,缺陷识别,质量预测的论文, 主要内容为随着“中国制造2025"的提出,制造业的生产模式正向智能化转型。数字孪生作为智能制造的重要实现途径之一,引起了国内外研究者的广泛关注。而焊接作为制造中常用的一种加工手段,广泛应用于机械制造、航空航天等各个领域,对焊接过程进行质量监控是提高焊接质量的重要手段。针对当前汽车零部件制造中焊接质量实时检测与分析技术存在智能化低、精度差等问题,本文以某车型白车身焊接生产线为研究对象,进行基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的研究。主要研究内容如下:(1)根据某车型白车身焊接生产线质量监控系统的实际需求,确定了系统的设计需求和设计原则,设计了基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的功能模块,确定了系统的网络架构和功能架构,完成了基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的总体设计。(2)构建了包含几何模型、运动模型和物理行为模型的焊接生产线数字孪生体模型。首先,利用UG,3ds Max等实体建模软件和Unity3D仿真平台,构建焊接生产线几何模型;其次,基于运动变换矩阵对两类运动模型进行运动控制,通过实时数据驱动运动模型,利用机器人正运动学进行运动误差检测,实现模型的高精度动态运动仿真;然后,基于加工过程物理规则映射构建物理行为模型对焊接过程中的碰撞检测、焊缝生成等物理过程进行高度仿真;最后利用模型网格优化、遮挡剔除算法、LOD技术和模型批处理等优化处理方法,对虚拟场景进行优化,为焊接过程监控与工艺优化提供技术支撑。(3)提出了一种基于迁移学习的Dense Net(Dense Convolutional Network)焊接缺陷识别模型。通过迁移学习技术对Dense Net网络进行改进,优化初始网络参数,减少训练时间,提高模型准确率。对模型进行训练验证,结果表明本模型能够达到99.8%的测试精度。并设计对照实验,验证了所提算法的有效性与优越性。(4)基于焊接过程影响焊接飞溅的数据特征参数分析结论,以主要特征参数为输入,飞溅次数为输出,建立了基于Hyperband算法的优化BP神经网络预测模型,对焊接飞溅进行预测,实验结果表明飞溅点预测准确率达到88%。并进一步提出了焊接工艺参数自适应调整的控制策略,通过控制焊接电流和时间等参数提高焊接质量,实现了焊接质量的实时检测分析、预测与控制。(5)使用c#、python等开发工具对系统各模块进行开发,并对系统可视化模块、焊接缺陷识别模块和工艺自适应模块进行集成,测试验证焊接质量监控系统的整体性能、模块性能和显示性能,结果表明系统均能保持良好运行状态。
基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统研究
这是一篇关于数字孪生,焊接,质量监控,缺陷识别,质量预测的论文, 主要内容为随着“中国制造2025"的提出,制造业的生产模式正向智能化转型。数字孪生作为智能制造的重要实现途径之一,引起了国内外研究者的广泛关注。而焊接作为制造中常用的一种加工手段,广泛应用于机械制造、航空航天等各个领域,对焊接过程进行质量监控是提高焊接质量的重要手段。针对当前汽车零部件制造中焊接质量实时检测与分析技术存在智能化低、精度差等问题,本文以某车型白车身焊接生产线为研究对象,进行基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的研究。主要研究内容如下:(1)根据某车型白车身焊接生产线质量监控系统的实际需求,确定了系统的设计需求和设计原则,设计了基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的功能模块,确定了系统的网络架构和功能架构,完成了基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的总体设计。(2)构建了包含几何模型、运动模型和物理行为模型的焊接生产线数字孪生体模型。首先,利用UG,3ds Max等实体建模软件和Unity3D仿真平台,构建焊接生产线几何模型;其次,基于运动变换矩阵对两类运动模型进行运动控制,通过实时数据驱动运动模型,利用机器人正运动学进行运动误差检测,实现模型的高精度动态运动仿真;然后,基于加工过程物理规则映射构建物理行为模型对焊接过程中的碰撞检测、焊缝生成等物理过程进行高度仿真;最后利用模型网格优化、遮挡剔除算法、LOD技术和模型批处理等优化处理方法,对虚拟场景进行优化,为焊接过程监控与工艺优化提供技术支撑。(3)提出了一种基于迁移学习的Dense Net(Dense Convolutional Network)焊接缺陷识别模型。通过迁移学习技术对Dense Net网络进行改进,优化初始网络参数,减少训练时间,提高模型准确率。对模型进行训练验证,结果表明本模型能够达到99.8%的测试精度。并设计对照实验,验证了所提算法的有效性与优越性。(4)基于焊接过程影响焊接飞溅的数据特征参数分析结论,以主要特征参数为输入,飞溅次数为输出,建立了基于Hyperband算法的优化BP神经网络预测模型,对焊接飞溅进行预测,实验结果表明飞溅点预测准确率达到88%。并进一步提出了焊接工艺参数自适应调整的控制策略,通过控制焊接电流和时间等参数提高焊接质量,实现了焊接质量的实时检测分析、预测与控制。(5)使用c#、python等开发工具对系统各模块进行开发,并对系统可视化模块、焊接缺陷识别模块和工艺自适应模块进行集成,测试验证焊接质量监控系统的整体性能、模块性能和显示性能,结果表明系统均能保持良好运行状态。
基于弱磁的电梯钢带检测仪器的设计与开发
这是一篇关于电梯钢带,弱磁检测,缺陷识别,缺陷定量的论文, 主要内容为电梯曳引钢带具有耐疲劳性能好、高曳引力、使用寿命长和低噪声等优良性能,曳引钢带正逐步取代传统的曳引钢丝绳应用在电梯中,随着城市高层建筑越来越多,电梯牵引设备发挥着越来越重要的作用。曳引钢带是在传统钢丝绳的基础上衍生而来的一种新型实用的电梯牵引构件,主要由若干根纵向平行布置的钢丝绳外敷了一层聚氨酯等高分子材料加工融合而成,钢带的性能对电梯的安全和平稳运行非常重要。本课题提出一种基于弱磁的电梯钢带检测技术,利用永磁体磁化钢带产生的微弱剩磁效应进行缺陷检测,并根据电梯钢带实际运行情况,对电梯钢带检测系统进行整体设计,完成了电梯钢带检测仪器样机的设计与开发。首先,介绍了物质的磁化理论和剩磁效应,阐述了电梯钢带检测仪基于磁化环境下的弱磁检测原理,通过建立弱磁检测模型分析其对电梯钢带检测的可行性。其次,介绍电梯钢带检测系统硬件部分设计,信号采集模块对TMR传感器采集的磁感应强度信号进行放大滤波处理及AD模数转换后发送到上位机进行下一步处理,并根据实际检测需求选择相应的硬件设备和对仪器机械结构也进行了合理设计。随后,利用C#编程语言编写电梯钢带检测系统上位机软件,通过对钢带断丝缺陷磁异常特征分析,提出了以磁感应强度信号曲线的极值点为特征点的钢带缺陷识别算法和以两极值点的差值进行缺陷断丝计算的缺陷定量算法,实现了钢带检测仪器在线实时检测、缺陷报警、缺陷位置记录、数据保存并且可生成钢带缺陷检测报告等功能。最后,模拟电梯运行环境进行人工断丝缺陷检测实验,以验证电梯钢带检测系统的可行性,通过对实验噪声进行分析并利用递推平均滤波法对噪声信号进行平滑滤波处理,使用拟合法对钢带缺陷断丝数和磁感应强度信号两极值点的差值进行二次多项式拟合,建立钢带断丝缺陷定量计算模型。实验结果表明,本课题设计的电梯钢带检测仪器可以实时、准确地检测钢带的缺陷大小及位置,能够满足检测人员对钢带检测的实际需求。
基于机器视觉的轴承表面缺陷检测系统研究
这是一篇关于轴承,表面缺陷,机器视觉,图像预处理,缺陷识别的论文, 主要内容为轴承是一种降低转动零件之间摩擦的关键部件。在轴承的实际生产过程中,由于各种因素的影响,会导致其出现各种表面缺陷,进而加速轴承的损坏,导致设备故障。现有的轴承表面缺陷检测多以人工目测为主,这种方式效率低下且存在较高的误检率,难以满足国家对高质量轴承类产品的要求。因此,亟需开发出一套具有检测速度快、自动化程度高的轴承表面缺陷检测系统,本文结合机器视觉技术,围绕轴承表面自动化检测技术及其系统研发展开研究,主要的研究内容如下:针对轴承表面缺陷检测的实际应用需求,设计了一套基于机器视觉的轴承表面缺陷检测系统。该检测系统确定了检测模块的机械结构、机器人视觉设备及轴承的固定安装方式;对该检测系统进行了整体电路分析和局部硬件设计,完成了检测系统的控制电路设计,并基于X-Sight软件开发了检测系统的控制软件。针对轴承表面缺陷定位准确性较差的问题,提出了基于图像识别的缺陷边缘特征提取方法。利用图像灰度化和滤波处理方法对轴承缺陷图像进行预处理,在滤波处理过程中,通过对比Sobel算子和Canny算子的边缘检测效果,提出了一种非极大值来抑制插值的方法,并基于迭代法选取高阈值和择优选取低阈值对Canny算子边缘检测进行了优化,提高了缺陷定位的准确性。针对轴承表面缺陷类型的识别和分割问题,完成了多种类型的轴承表面缺陷检测和识别。通过提取缺陷区域的ROI,对图像进行了二值化和形态学处理,实现了轴承表面缺陷的定位;针对轴承黑皮类缺陷,提出了基于加权类间方差的Otsu算法进行图像分割,该方法提高了获取阈值的准确性和检测效率,获得了更好的图像分割效果;针对磕碰伤类缺陷,采用了局部阈值分割中的动态阈值法实现了缺陷分割,实验结果满足相关要求。最后对分割图像运用形态学方法,实现了缺陷区域的处理和不同特征的提取。最后,基于X-Sight软件开发了检测系统的控制软件。研究了机器人运动轨迹的控制方法,完成了轴承表面缺陷的识别和分拣,并设计了相关实验验证系统的性能,相比于人工检测,该系统有效提高了缺陷检测的准确率和可靠性。
基于数据集成的发动机拧紧缺陷识别与追踪系统设计与实现
这是一篇关于发动机,拧紧,缺陷识别,数据集成的论文, 主要内容为发动机是汽车、船舶、航天器等交通运载装备的重要组成部分,其生产装配质量对交通运载装备的可靠性、稳定性与安全性具有重要的意义。由于发动机生产装配涉及的过程众多,且影响其装配质量的因素多样,发动机装配质量缺陷识别与追踪受到业界的持续关注。随着人工智能与互联网等技术给装备制造领域赋能,缺陷识别已经从人为经验判断向数字化、智能化转变,基于大数据的缺陷识别手段逐渐应用在发动机装配领域。在缺陷识别的基础上,利用数据集成技术将发动机生产数据有机融合,实现全生产链的缺陷追踪可以提高发动机装配质量和服务质量,降低运营成本,提高经济效益。基于此,本文以发动机典型装配缺陷(螺栓拧紧缺陷)为切入点,基于数据集成模型,综合运用缺陷识别算法、平台二次开发技术,设计与实现发动机拧紧缺陷识别与追踪系统。本文主要研究内容如下:首先,考虑发动机拧紧工艺技术特点,开展基于数据集成的发动机拧紧缺陷识别与追踪系统需求分析与总体框架设计。系统需求包括发动机拧紧缺陷识别与追踪和数据集成需求,总体框架包括结构框架、技术架构、功能模块和业务流程等方面搭建系统整体架构。其次,对数据集成XML中间件技术进行相关研究,分析发动机生产装配过程中包括ERP、PDM、CRM与CAD等在内的异构数据源,构建异构数据库与XML之间的映射关系,实现异构数据之间的查询与访问,并采用My SQL为目标数据库对映射后的数据进行缓存管理,根据二次开发平台提供的接口文档设计为系统前后端交互接口。然后,针对发动机拧紧问题,对能够反映拧紧缺陷的扭矩和转角数据进行分析,从数据变化过程将螺栓拧紧分为五个阶段。基于SVM缺陷识别流程,构建SVM的缺陷识别模型实现发动机拧紧缺陷的智能识别,并拟定缺陷追踪机制,实现缺陷追踪功能。最后,采用Jowo Cloud平台提供的二次开发工具Jowo Studio,开展了基于数据集成的发动机拧紧缺陷识别与追踪系统软件开发,实现了用户管理、设备监测、数据管理和缺陷识别与追踪四大功能,且从系统的性能、交互、功能效果等方面进行测试,确保系统的实用性和可靠性。研究结果表明,本系统能够完成对发动机拧紧缺陷的识别与追踪,并提供用户管理、设备监测和数据管理等功能,且能够通过常规系统性能测试。
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