公开(公告)号：CN115541604A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211120615.9

申请日：2022-09-15

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陈鹏 ,  郑裕成 ,  郑春厚 ,  章军 ,  王兵 ,  向昕 ,  张成龙

IPC: G01N21/89 ,  G01N21/01 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的铝合金管图像缺陷检测装置，包括支撑架，支撑架包括底座和支撑杆，支撑杆安装在底座上，支撑杆上从上至下依次安装线阵相机和线阵光源，线阵相机通过可调支架安装在支撑杆上，线阵光源通过光源支架安装在支撑杆上，驱动电机、主动齿轮和圆柱体转筒安装在底座上，驱动电机的输出端与主动齿轮的一端相连，主动齿轮的另一端与圆柱体转筒固连，待测铝合金管位于圆柱体转筒上，线阵相机与PC机双向通讯。本发明还公开了一种基于深度学习的铝合金管图像缺陷检测装置的检测方法。本发明具有较高的检测精度和召回率，大大提高了划痕缺陷的检测精度，提高Resnet50‑YOLOv3网络模型的表征能力，减少无效目标干扰，提高了整体检测精度。