【摘 要】
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目前,铸件在机械产品中广泛应用,铸件内部缺陷问题严重影响产品质量,甚至会造成不可预估的损失。因此,铸件的品质检测成为工业生产中的关键环节。超声检测作为无损检测方法的一员,具有操作简便、检测灵敏度高以及对人和环境安全无污染等优势。针对现有的绝大部分超声波探伤仪均可直观显示缺陷扫描图像,因此如何通过图像识别方式在线检测铸件内部缺陷可行且必要。深度学习技术在图像识别领域中取得了十分显赫的成就,卷积神经网
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目前,铸件在机械产品中广泛应用,铸件内部缺陷问题严重影响产品质量,甚至会造成不可预估的损失。因此,铸件的品质检测成为工业生产中的关键环节。超声检测作为无损检测方法的一员,具有操作简便、检测灵敏度高以及对人和环境安全无污染等优势。针对现有的绝大部分超声波探伤仪均可直观显示缺陷扫描图像,因此如何通过图像识别方式在线检测铸件内部缺陷可行且必要。深度学习技术在图像识别领域中取得了十分显赫的成就,卷积神经网络在缺陷识别领域的应用也备受学者的关注。针对现有的铸件内部缺陷检测方式存在检测速度慢、缺陷识别准确率低的问题,进行了基于超声图像的铸件内部缺陷智能检测方法的研究。首先,使用A型脉冲反射式超声波探伤仪扫描铸件,获取铸件内部缺陷图像。由于设备本身的原因,导致采集的原始图像对比度低,背景噪声复杂,因此采用数字图像处理技术对原始图像预处理,去除伪噪声,提高图像对比度,进而提高缺陷识别准确率。针对小样本问题,采用图像增强技术扩大样本数量,以免产生过拟合现象。其次,采用MATLAB仿真软件进行基础卷积神经网络的搭建,将预处理的图像作为模型的输入,进行网络训练。然后通过测试集进行仿真实验验证,以缺陷识别的准确率、损失率和检测时间作为评估模型的性能指标。最后,分别在结构上和函数上两方面进行卷积神经网络模型的改进。结构上增加感知结构层,通过不同尺寸的权值参数提取出不同特征值,避免单一特征图表现力匮乏,提高缺陷识别准确率。函数上通过引入稀疏约束函数,使网络权重趋于稀疏,构建轻量化卷积神经网络,使得训练后的网络具有一定的稀疏性和较好的泛化能力,从而加快网络模型运行速度。经实验验证,与现有的优秀检测方法相比,改进后的网络模型具有更好的识别效果,验证了所改进的卷积神经网络模型的可行性和有效性。
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