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基于深度学习的光纤收卷机器视觉自动检测技术

来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2021年第1期

论文作者:刘宇 魏希来 王帅 戴丽

文章页码:68 - 74

关键词:光纤收卷;深度学习;机器视觉;缺陷检测;自动检测;

摘    要:已有的光纤收卷检测方法的泛化能力和环境适应性均较差,无法应用于工业生产.提出基于深度学习的机器视觉方法对收卷过程中的收卷图像进行分类来解决光纤收卷问题.通过考虑光纤收卷时光纤间力的作用,建立了光纤收卷模型,提出了光纤收卷时排线机构的速度表达式.使用相机采集大量光纤收卷图片形成数据集,搭建并训练神经网络模型用于对收卷情况进行分类.通过实验验证,该方法对间隙状态的识别正确率在94.67%以上,叠线状态识别正确率为100%,检测速度高于实际生产绕线速度,是一种可以和控制系统相结合替代人工收卷并实现自动精密绕线的良好方法.

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基于深度学习的光纤收卷机器视觉自动检测技术

刘宇,魏希来,王帅,戴丽

东北大学机械工程与自动化学院

摘 要:已有的光纤收卷检测方法的泛化能力和环境适应性均较差,无法应用于工业生产.提出基于深度学习的机器视觉方法对收卷过程中的收卷图像进行分类来解决光纤收卷问题.通过考虑光纤收卷时光纤间力的作用,建立了光纤收卷模型,提出了光纤收卷时排线机构的速度表达式.使用相机采集大量光纤收卷图片形成数据集,搭建并训练神经网络模型用于对收卷情况进行分类.通过实验验证,该方法对间隙状态的识别正确率在94.67%以上,叠线状态识别正确率为100%,检测速度高于实际生产绕线速度,是一种可以和控制系统相结合替代人工收卷并实现自动精密绕线的良好方法.

关键词:光纤收卷;深度学习;机器视觉;缺陷检测;自动检测;

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