基于卷积神经网络的铆钉缺陷检测方法研究

针对铆接过程中铆钉内部断裂缺陷难以分类判别问题,利用卷积神经网络和长短期记忆网络设计检测算法。首先,使用平滑滤波法将特征信号中的异常噪声值滤去,同时根据拟合函数对检测信号进行插值,提高特征数据的信息量。其次,利用处理后的故障样本训练网络来实现铆钉缺陷诊断。实验结果表明：该方法总体识别准确率可达99%,能够有效地进行铆钉缺陷诊断。