【摘 要】
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轮毂作为汽车行驶过程中的重要组成部分,对人们的出行安全至关重要。轮毂在铸造过程中,不可避免的存在人眼难以辨别的缺陷,严重影响汽车安全运行以及人们的安全出行。因此,定期进行轮毂缺陷检测是非常有必要的。传统检测方法的大部分工作是由人工来完成的,这需要重复的人工劳动,从而减小了检测的智能化。针对建立轮毂无损检测智能化的需要,提升轮毂缺陷检测的准确性,本文针对传统检测方法的局限性,依据轮毂X射线图像,结合
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轮毂作为汽车行驶过程中的重要组成部分,对人们的出行安全至关重要。轮毂在铸造过程中,不可避免的存在人眼难以辨别的缺陷,严重影响汽车安全运行以及人们的安全出行。因此,定期进行轮毂缺陷检测是非常有必要的。传统检测方法的大部分工作是由人工来完成的,这需要重复的人工劳动,从而减小了检测的智能化。针对建立轮毂无损检测智能化的需要,提升轮毂缺陷检测的准确性,本文针对传统检测方法的局限性,依据轮毂X射线图像,结合深度学习技术,采用一种基于深度学习的轮毂缺陷分割方法。本文主要工作如下:1.简要介绍了本文的研究背景及意义,轮毂缺陷检测的概况,深度学习的现状以及深度学习在图像识别中的应用。采用一种基于深度学习算法的轮毂缺陷自动分割方法,利用卷积神经网络的结构和径向基函数神经网络的非线性特点,使用深度学习网络结构来对人的视觉感知做出模拟。2.本文对深度学习和卷积神经网络的理论基础进行介绍。卷积神经网络的结构包括卷积层、池化层、激活函数等,然后对卷积神经网络的前向传播和反向传播、随机梯度下降算法进行了介绍。3.将卷积神经网络运用到轮毂缺陷分割中。对带有缺陷的轮毂图像做缺陷标记处理,进行数据增强与扩充,并做归一化处理,来构建轮毂缺陷图像训练库,首次利用U-Net卷积神经网络来训练轮毂缺陷分割模型,并在感兴趣区域的基础上模拟人脑层次感知系统,该层次感知系统能识别感兴趣区域的灰度像素,通过深度学习分层网络和卷积神经网络,逐层提取缺陷区域的内在特征,从而实现轮毂缺陷的自动分割。4.为了提高检测精度,本文对U-Net网络进行了改进,将原始U-Net模型的最大池化操作替换为卷积操作,以此来减少特征信息的损失,并加入Dropout层对网络进行优化,减少神经元之间复杂的共适应性,提升模型的可靠性。结果表明,改进的U-Net网络结构,在轮毂缺陷分割上表现良好,数据集各项指标均优于原始U-Net网络,其中DICE系数为0.8554,SSIM系数为0.96,均高于原始U-Net网络(DICE为0.7932,SSIM为0.9176),说明改进后的网络具有较好的轮毂缺陷分割能力,能够满足轮毂无损检测的自动化需要。
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