基于卷积神经网络的铆钉缺陷检测方法研究 |
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作者姓名: | 邹恒毅 范周童 聂广银 蒲程 刘凉 |
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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) |
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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。
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关 键 词: | 铆接质量 涡流检测 拟合插值 缺陷识别 |
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