【摘 要】
：
随着当今物质生活水平的提高,制造业的标准也在逐步提高,工业制造的元件越来越精密,产品要求越来越高,常用的工厂检测已经不能适应现今大规模的生产进程,并且会束缚生产进度。比如人工检测主要通过工人肉眼识别元器件缺陷,但要求操作工有着丰富的经验以及大量的时间与耐心,且对微小缺陷的检测准确率低。传感器检测能够有效检测部分缺陷,但不同的缺陷需要不同的传感器来检测,有些精密传感器的价格极其昂贵,大大增加了成本。
论文部分内容阅读
随着当今物质生活水平的提高,制造业的标准也在逐步提高,工业制造的元件越来越精密,产品要求越来越高,常用的工厂检测已经不能适应现今大规模的生产进程,并且会束缚生产进度。比如人工检测主要通过工人肉眼识别元器件缺陷,但要求操作工有着丰富的经验以及大量的时间与耐心,且对微小缺陷的检测准确率低。传感器检测能够有效检测部分缺陷,但不同的缺陷需要不同的传感器来检测,有些精密传感器的价格极其昂贵,大大增加了成本。传统的表面检测方法已经不能适用于现今应用场景,所以利用机器学习智能方法来进行缺陷检测受到了工业界的喜爱,越来越多的研究者将目光投入到了人工智能在工业大数据中的应用。本文基于深度学习对高精度的表面缺陷识别进行研究与算法优化,将高速连接器表面0.05mm-0.5mm的微小缺陷作为主要检测对象,采用mask rcnn为基础模型,提出了anchor尺度自调节算法与自关注区域算法,实现了高速连接器高精度表面缺陷检测精确度的提高与误检区域的减少,实验证明,对于0.05mm-0.5mm的微小缺陷,优化后的模型检测正确率提高到95%,对于高速连接器的高精度表面缺陷检测取得了良好的检测效果。本文工作的重点主要在以下几个方面:（1）深入了解目标检测与语义分割的相关技术模型,调研国内外相关研究现状,针对本文应用场景选择模型与优化方向。（2）搭建图像拍摄平台,对拍摄的图像进行预处理,构建相应的训练数据集。（3）配置训练所用服务器平台,根据硬件平台安装所需软件库,对模型进行初始预训练效果测试。（4）针对mask rcnn模型进行深入原理推导,提出两种优化算法:anchor尺度自调节算法与自关注区域算法,并在模型中进行应用,检验其优化效果。（5）对训练好的模型进行应用部署,设计人机交互界面与各项功能,实现生产线上的快速应用。
其他文献
在电磁理论中,格林函数表示单位强度空间某处的点源在一定边界条件下产生的响应（场量）。常用的具有解析形式的格林函数只有在一些特定的边界条件下才能得到,如自由空间格林函数或半空间格林函数等。对于更一般的复杂边界条件,格林函数只能通过数值方法求解得到,即数值格林函数。传统求解数值格林函数的方法包括有限元法、时域有限差分法和矩量法等。利用这些数值方法求解的数值格林函数一般表达为矩阵形式,其运算量与所需存储
近年来,由于声表面波（surface acoustic wave,SAW）传感器具有无线无源、体积小等特点被研究者们广泛关注。特别是在工业生产、航空航天等领域的极端恶劣如高温高压等环境中,SAW传感器拥有广泛的应用前景。但是,极端环境对SAW传感器的稳定性来说是一种挑战,目前成熟的SAW温度传感器最高能够工作在600°C左右,这还远不及上述应用场景下的要求。因此,需有必要研制一种能够稳定地工作于极
人工神经网络作为机器学习中的一个重要分支,随着深度学习的发展,在计算机视觉,自然语言处理等人工智能领域得到广泛应用,使用基于神经网络的方法在这些领域的表现已经逼近或超越人类。为了获得更加准确的决策,人们使用更大的数据集和更加复杂的网络结构,使得神经网络需要更长的训练和推理时间,传统通用芯片如CPU,GPU等显得效率不足。根据神经网络的特点在芯片体系结构上进行定制设计的专用芯片具有更高的效率,更加适
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是深度学习领域最重要的神经网络之一,被广泛地应用于图像处理和目标识别等方面。随着卷积神经网络层数的不断加深,结果不仅没有变得更好,反而出现了网络退化的问题。为了解决这个问题,He Kai Ming提出了残差神经网络（Residual Neteork,ResNet）。通过在网络中的不同层之间进行残差连接使得网络更容易实现
随着硬件计算能力的不断提升以及算法模型的快速更新迭代,人工智能技术在实际生活中拥有广泛的应用。以深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）为代表的数学模型在语义分割、语义识别、目标检测等计算机视觉领域有着极佳的性能表现。卷积神经网络是一种计算密集型高效算法,目前主要采用通用处理器CPU或GPU完成算法的反向训练和前向推理过程。但是,面对实际应用场景对于硬件
硬件特洛伊木马（Hardware Trojans,简写HTs）是指在芯片设计或制造过程中,在非授权情况下对原始电路进行有目的的修改或篡改,以达到在无条件或者在某种特定触发条件下实现改变系统功能,泄露机密情报或摧毁电路的目的。在Moore定律和Dennard缩放比例定律的指导下,芯片的集成度越来越高。在超大规模集成电路中,单个芯片可以容纳上亿个晶体管。随着IC（Integrated Circuit,
神经网络是人工智能算法的一个重要分支,这种算法具有统一的结构,更换权值即可实现不同的任务,同时权值还可以通过自动的训练获得。这些特性使神经网络可以广泛应用在很多领域,如机器视觉、自然语言处理、加密解密等。但是神经网络具有运算消耗算力大的特点,因此构造一种可以高效处理神经网络算法的推理任务的加速器非常有必要。本文首先分析了卷积神经网络和神经网络加速器的基本理论,在此基础上对神经网络计算模型进行分析,
柔性可穿戴传感器可实现各种情况下的实时人体信号采集,在物联网发展迅速的现代社会起到至关重要的作用。基于石墨烯的新型柔性力学传感器具有良好的生物相容性和优异的电化学性能,且容易通过结构工程进行各种优化设计,但针对各种应用场景的性能优化方案和制备方法还需要更深入的研究。为了探究具有更高敏感度、稳定性和可拉伸范围的柔性石墨烯应力传感器的制备方法,本文利用H2-N2等离子体处理氧化石墨烯（GO）,同时实现
雨是现实生活中十分常见的天气,它严重影响能见度,特别是下暴雨的时候。无论是依附在镜头上的雨滴,还是来自各个方向的雨,不断累积,最终使背景场景模糊,严重影响计算机视觉任务的准确性,例如:视频监控、目标检测、自动驾驶中的物体跟踪等。去除图像中的雨线或雨滴不仅可以提高图像的视觉质量,而且对这些计算机视觉任务十分有帮助。如何从下雨场景拍摄的视频和单一图像中恢复出无雨的视频或者背景图像一直是计算机视觉和模式
随着时代的发展,现代战场对于武器装备的要求也越来越高,其中认知能力是必不可少的关键能力之一。通过人工智能技术的使用,使装备系统能够智能地发现、确定、跟踪、瞄准和攻击威胁目标,并对攻击后的效果进行评估。辐射源的识别是认知侦察的关键环节之一,引起了国内外学者们的普遍关注。本文以辐射源识别为核心,重点针对辐射源数据分布存在偏差而识别率低的问题,展开基于迁移学习的辐射源识别技术的研究。具体而言,本文运用迁