【摘 要】
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轴承工业是我国制造业不可或缺的一部分,对于机械装备来说,轴承是保证其正常工作至关重要的基础部件之一。而对于轴承来说,轴承套圈作为其不可缺少的部门,其质量直接影响轴承正常工作的稳定性。本文针对传统的缺陷检测方式在轴承套圈表面缺陷检测方面存在的精度低、耗时长,无法满足日益高要求的生产需求的问题,应用机器视觉及深度学习等相关知识对轴承套圈的缺陷检测方法进行研究,主要内容包括如下:针对轴承套圈上平缺陷,基
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轴承工业是我国制造业不可或缺的一部分,对于机械装备来说,轴承是保证其正常工作至关重要的基础部件之一。而对于轴承来说,轴承套圈作为其不可缺少的部门,其质量直接影响轴承正常工作的稳定性。本文针对传统的缺陷检测方式在轴承套圈表面缺陷检测方面存在的精度低、耗时长,无法满足日益高要求的生产需求的问题,应用机器视觉及深度学习等相关知识对轴承套圈的缺陷检测方法进行研究,主要内容包括如下:针对轴承套圈上平缺陷,基于目前主流的深度学习目标检测算法提出一种改进的YOLOv4网络对轴承套圈缺陷数据进行测试。首先,对于原始的YOLOv4网络来说,其默认的先验框并不适合本文采集的轴承套圈缺陷数据,因此先采用K-means算法对轴承套圈缺陷数据集进行重新聚类获取新的anchor boxes,其次在骨干网络的残差模块中插入CBAM模块,同时增加一个小尺寸的输出来提升对较小缺陷的检测能力,借用非对称卷积的思想替换PAnet模块中的3×3卷积层,在不增加参数量的前提下提升了检测精度。另外选用了YOLOv4、Faster R-CNN、SSD、YOLOv5这几个目标检测领域的常用算法进行了对比测试,实验结果表明,改进的算法对于轴承套圈缺陷数据检测方面有着明显的提升,准确率达到了91.5%,比原算法提升了5.9%,对比其他的算法也有或大或小的提升,FPS达到36.63,足以满足工业生产的效率要求,为工业轴承套圈缺陷检测提供了一种新的检测方法。
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