【摘 要】
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随着国家工业化发展,制造业作为工业主力,材料产品的质量与安全也引发人们的重视。生活中各式各样材料产品,当材料产品存在缺陷,对人们生活会产生很大影响,不仅会造成浪费,严重会造成生命安全问题,故需对材料产品进行质量检测。超声检测作为一种操作便捷、安全无害的检测方法,常用于缺陷检测,对得到的超声检测结果,多数情况下只靠人工进行经验识别,不利于工业智能化发展,影响效率。为解决此问题,本文基于机器学习与深度
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随着国家工业化发展,制造业作为工业主力,材料产品的质量与安全也引发人们的重视。生活中各式各样材料产品,当材料产品存在缺陷,对人们生活会产生很大影响,不仅会造成浪费,严重会造成生命安全问题,故需对材料产品进行质量检测。超声检测作为一种操作便捷、安全无害的检测方法,常用于缺陷检测,对得到的超声检测结果,多数情况下只靠人工进行经验识别,不利于工业智能化发展,影响效率。为解决此问题,本文基于机器学习与深度学习的知识理论对超声图像缺陷进行识别研究,目的实现超声图像缺陷的自动化识别,研究内容主要包含以下几部分:(1)基于PCA与Relief F算法结合进行图像特征处理,完成图像缺陷识别。超声图像缺陷识别,人工识别效率低且易出现误判。本文针对采集超声图像特点,分析不同目标下特征多样化与重要性,结合图像纹理、形状、空间位置等信息进行特征提取,采用PCA-Relief F算法结合进行特征降维与选择,BP神经网络进行图像识别。实验数据显示,经过PCA与Relief F算法结合处理,识别准确率达到78.3%,提升了识别效率与准确率。(2)针对机器学习方法,需要人为参与,判断图像特点选择提取合适特征,易影响识别结果,且需分步操作等繁琐问题,提出构建小型卷积网络进行端到端超声图像缺陷识别。模型使用原始超声图像,进行图像数据增强,利用卷积进行特征提取,将特征提取与识别结合实现端到端识别,对比了不同深度模型的识别结果。实验对比显示,小型卷积网络能够完成对图像缺陷识别,简化图像识别步骤,在识别准确度方面表现更优。(3)针对图像数据样本较少,卷积网络易出现过拟合问题,提出深度卷积网络与迁移学习结合的方法。此方法使用大规模比赛数据集训练的深度网络模型,进行深度卷积网络模型的全连接分类层构造,卷积特征提取层进行可训练参数冻结,模型进行训练验证;进行深度卷积网络特征提取参数微调,进行实验。实验验证显示,经过迁移微调后的模型识别准确率达到98.89%。通过不同模型不同卷积层的冻结训练,Inception V3与Res Net50在模型参数占比为75%左右时识别准确率较高。实验结果也显示出经过迁移微调的方法,可以得到针对小样本目标任务的识别性能较优深度卷积模型。最后,针对自建超声图像缺陷数据集,对模型方法识别应用,进行总结选择,得到适合超声图像缺陷识别最优模型,迁移微调下的Inception V3模型。对于卷积网络模型,利用梯度反向计算实现卷积层提取特征的可视化,直观地展现了网络模型不同卷积层对特征的提取、特征的传递。
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