论文部分内容阅读
轴是机械行业特别重要的零部件,其应用很广泛,几乎所有机械设备的组成都离不开轴,轴的加工质量和精度直接影响机械设备的使用性能和寿命。轴在加工生产的过程中可能由于加工失误、本身材质等原因产生不同缺陷。通常为了节约成本,轴加工厂商需要对不同缺陷的轴进行不同的回收处理,因此对于轴缺陷的检测和分类具有重要的意义和工程应用价值,然而传统的缺陷检测方法都存在识别准确率低,缺少泛化能力等缺点。本论文研究的基于深度学习的检测和分类系统能实现对金属轴表面缺陷的高效识别并且做到高精度分类和定位。具体研究内容及成果如下:(