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公开(公告)号：CN114240821B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202111240117.3
申请日：2021-10-25
Applicant: 上海电机学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 一种基于改进型YOLOX的焊缝缺陷检测方法，属于图像识别技术领域。本方法采用目前使用广泛的基于深度学习的算法实现焊缝X射线内部缺陷的检测与识别。本发明基于YOLOX‑s算法，在其主干特征提取网络Backbone中加入注意力机制，使模型更加注重边缘信息。其次将网络中的部分卷积改为深度可分离卷积进行参数量的缩减。最后使用余弦退火的方法对模型训练过程中的学习率进行调整，使其达到更优。本发明的方法可以更为快速且准确的对焊缝内部缺陷进行检测与识别。
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公开(公告)号：CN115423782A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211084090.8
申请日：2022-09-06
Applicant: 上海电机学院
Abstract: 本发明提供一种基于Halcon的焊接缺陷在线云处理方法。属于图像识别技术与焊接检测技术领域。方法包括以下步骤：步骤1焊点图像由前端输入到后端基于Halcon的云服务器；步骤2焊点图像预处理；步骤3焊点图像去除背景；步骤4焊点图像平滑处理；步骤5从焊点图像中提取焊点特征值；步骤6特征值输出并比对，确定异常图片及异常坐标；步骤7将特征值异常的图片返回前端。本发明的方法在操作时仅需要将图片上传至互联网就可以识别出大量点焊图片中焊点不符合要求的图片及问题焊点的位置。
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公开(公告)号：CN115326837A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211084101.2
申请日：2022-09-06
Applicant: 上海电机学院
IPC: G01N21/956 , G01N21/88 , G06T7/00 , G06T5/20 , G06T7/136
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的不锈钢焊点表面质量检测方法及系统，属于焊点视觉检测技术领域。方法包括以下步骤：步骤1图像采集；步骤2图像预处理；步骤3判断焊点表面是否合格：焊点表面完好的图像特征为：焊点外部环形区域基本完整，没有裂纹和多余的金属，内部区域平整，没有出现孔洞；步骤4缺陷检测：包括焊点表面不合格情况下的缺陷检测及焊点表面合格情况下的缺陷检测。系统，包括图像采集装置、主机以及控制单元，图像采集装置包括相机、镜头、光源、装配件，所述装配件包括相机夹具、光源夹具、机械臂接口、顶板、左侧板、右侧板、前侧板、后侧板。本发明弥补了人工检测法主观性较强、容易疲劳以及检测结果无法量化等缺点。
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公开(公告)号：CN114240821A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111240117.3
申请日：2021-10-25
Applicant: 上海电机学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 一种基于改进型YOLOX的焊缝缺陷检测方法，属于图像识别技术领域。本方法采用目前使用广泛的基于深度学习的算法实现焊缝X射线内部缺陷的检测与识别。本发明基于YOLOX‑s算法，在其主干特征提取网络Backbone中加入注意力机制，使模型更加注重边缘信息。其次将网络中的部分卷积改为深度可分离卷积进行参数量的缩减。最后使用余弦退火的方法对模型训练过程中的学习率进行调整，使其达到更优。本发明的方法可以更为快速且准确的对焊缝内部缺陷进行检测与识别。
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