|
|||||
|
|
| 基于卷积神经网络的铆钉缺陷检测方法研究 | |
| 引用本文： | 邹恒毅,范周童,聂广银,蒲程,刘凉.基于卷积神经网络的铆钉缺陷检测方法研究[J].时代汽车,2024(2):4-6. |
| 作者姓名： | 邹恒毅 范周童 聂广银 蒲程 刘凉 |
| 作者单位： | 1. 天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室;2. 机电工程国家级实验教学示范中心(天津理工大学) |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 铆接质量 涡流检测 拟合插值 缺陷识别 |