【摘 要】
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在生产过程中工件表面会形成各种缺陷,不仅影响工件产品的性能,甚至会导致产品失效,目前主要依靠人工目视检测法进行缺陷检测,但是该方法效率低,且容易误检.本文提出一种基于
【机 构】
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天津工业大学机械工程学院 天津300387
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在生产过程中工件表面会形成各种缺陷,不仅影响工件产品的性能,甚至会导致产品失效,目前主要依靠人工目视检测法进行缺陷检测,但是该方法效率低,且容易误检.本文提出一种基于全卷积神经网络(FCN)与形态学滤波算法对工件表面缺陷进行检测,利用FCN的像素级的分类,有效的实现缺陷区域分割,结合了形态学滤波的开闭运算,减少了局部噪声,填补内部细小孔洞,有效的提取缺陷特征轮廓,实现缺陷检测.
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