【摘 要】
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钢管产业作为制造业的重要组成部分,为中国工业制造和经济发展提供了强有力的保障。但在钢管生产过程中工况多样,这就使得钢管表面缺陷的出现难以避免,这些缺陷不仅影响整体美观,而且使用过程中会造成安全隐患。因此对钢管表面缺陷进行及时检测,不仅可以控制产品质量、降低安全隐患,还可以通过检测结果分析生产线上存在的问题,改进制造工艺,提高企业生产效率。因此,对钢管表面缺陷检测研究具有重要意义。为实现小样本情况下
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钢管产业作为制造业的重要组成部分,为中国工业制造和经济发展提供了强有力的保障。但在钢管生产过程中工况多样,这就使得钢管表面缺陷的出现难以避免,这些缺陷不仅影响整体美观,而且使用过程中会造成安全隐患。因此对钢管表面缺陷进行及时检测,不仅可以控制产品质量、降低安全隐患,还可以通过检测结果分析生产线上存在的问题,改进制造工艺,提高企业生产效率。因此,对钢管表面缺陷检测研究具有重要意义。为实现小样本情况下钢管表面缺陷检测问题,本文提出了基于改进Canny算子的卷积神经网络检测模型。首先针对传统Canny算子的薄弱环节,提出了一种改进的Canny边缘提取算法:引入灰度频率得分构建自适应高斯滤波解决噪声敏感问题;基于图像自身像素灰度特点实现自适应阈值解决人工选取阈值导致的边缘提取不稳定问题。实证表明,改进Canny算子提取的边缘形态更完整、伪边缘数量更少。然后将从天津大无缝钢管厂收集的300张钢管图像分别进行灰度处理、用传统Canny算子处理以及用改进后的Canny算子处理,将处理完的图像制成不同的数据集,用制成的三个数据集对构建的卷积神经网络进行训练,并对比分析其缺陷检测准确率。实证表明本文提出的模型对钢管表面孔洞缺陷、腐蚀缺陷和凹痕缺陷的检测准确率更高。
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