【摘 要】
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电机换向器作为直流电机的核心部件,对直流电机的性能有很大的影响。随着智能制造战略的推进,使用机器视觉进行表面缺陷检测逐渐成为电机换向器表面质量控制的主流方法。电机换向器工艺流程复杂,其表面缺陷具有分布广、种类多的特点,许多缺陷由于表现形式的多样性和缺陷特征的复杂性,难以针对其制定统一的量化检测标准,使用传统视觉方法进行检测时难免会出现漏检和误检的问题。本文针对换向器顶端面和底端面缺陷存在的检测难题
【基金项目】
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企业合作项目“电机换向器KE1295精加工智能化生产线方案设计”
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电机换向器作为直流电机的核心部件,对直流电机的性能有很大的影响。随着智能制造战略的推进,使用机器视觉进行表面缺陷检测逐渐成为电机换向器表面质量控制的主流方法。电机换向器工艺流程复杂,其表面缺陷具有分布广、种类多的特点,许多缺陷由于表现形式的多样性和缺陷特征的复杂性,难以针对其制定统一的量化检测标准,使用传统视觉方法进行检测时难免会出现漏检和误检的问题。本文针对换向器顶端面和底端面缺陷存在的检测难题,使用深度学习技术对端面缺陷检测方法进行研究,开发检测算法和检测软件,主要的研究内容包括:在分析检测需求及检测难点的基础上,设计了换向器端面缺陷检测系统的总体方案。该系统的硬件采用已有的换向器智能柔性制造平台上的图像采集设备,顶端面使用高角度环形光照明,数字相机成像;底端面采用单相机多光源模式,分别使用背光、同轴光和低环光源对换向器底端面进行照明并成像。检测软件主要由检测算法模块和系统监控模块构成。其中,检测算法模块实现对换向器顶端面钩顶裂纹、钩顶毛刺和钩根裂纹,以及底端面刷损等缺陷的检测。针对换向器顶面钩顶附近区域缺陷的图像特征,将该区域缺陷的语义分为四类,设计了基于语义分割网络的缺陷检测算法。在该算法中,采用改进后的通道注意力机制,提高了语义分割网络的特征筛选能力,并利用通道注意力权值分布特征对模型进行剪枝,提升了模型的运行效率。使用focal loss损失函数缓解了缺陷样本不均匀导致分割精度下降的问题。实验结果表明,相比于U-Net网络,本文改进的网络具有更高的分割准确率,平均交并比达到了83.76%。针对电木刷损缺陷特征复杂且难以定量描述的问题,设计了基于残差网络的电木刷损检测算法。首先,根据分析和统计,将电木刷损依据损伤程度分为无刷损、轻度刷损、中度刷损、重度刷损四类。缺陷检测时,使用该检测算法对每一幅底端面图像进行刷损分类。然后,在网络结构设计方面,引入inception模块提高网络对于多尺度特征的利用能力,并使用加权的交叉熵损失函数提升网络对于不同损伤特征和不均衡样本的分类效果。实验结果表明,相比于Res Net18分类网络,本文设计的网络具有更高的分类准确率,平均分类准确率达到98.3%。最后,本文在智能柔性产线服务器平台上对缺陷检测算法进行效率和准确率测试。实验结果表明,本文设计的深度学习检测算法在换向器智能柔性制造平台上具有较高的准确率,钩顶附近缺陷检测准确率达到99%,电木刷损缺陷的检测准确率达到99.4%,平均检测时间约为0.25s,满足智能柔性生产线的需求。
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