检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2025年第1期31卷 158-170页

作者：董豪李少波杨静王军贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025 贵州理工学院大数据学院贵州贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025

作为制药产业中常见的药剂容器,胶囊质量与病症的治疗效果以及患者身体的健康状况密切相关。因此,在胶囊生产质量管理流程中,产品质检技术对其批量生产与实际效用有着重要意义。为实现药用胶囊表面缺陷的像素级分割,提出一种基于特征融... 详细信息

作为制药产业中常见的药剂容器,胶囊质量与病症的治疗效果以及患者身体的健康状况密切相关。因此,在胶囊生产质量管理流程中,产品质检技术对其批量生产与实际效用有着重要意义。为实现药用胶囊表面缺陷的像素级分割,提出一种基于特征融合与语义引导的药用胶囊表面缺陷检测方法。首先,利用特征融合模块聚集多尺度语义信息,使各级特征得到有效利用,以增强对多类目标以及细小缺陷的分割能力;其次,为缓解编解码过程中特征丢失问题,通过语义引导模块对语义信息进行正确疏导,提升缺陷分割的局部效果;最后,在细化分割模块的作用下,进一步优化表面缺陷的分割细节。在胶囊缺陷数据集上的评估结果表明,相比于众多现有方法,所提方法在多维度的评价指标下(包括精度、速度、模型大小以及训练时长)具有更为平衡的整体性能。

关键词：深度学习语义分割缺陷检测注意力引导多尺度融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

曲面光学表面缺陷检测多角度环形均匀照明系统设计

引用

光学学报 2025年第2期45卷 243-253页

作者：莫坤侯溪邓琥马梦聪张帅李明泽西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010 中国科学院光电技术研究所四川成都610209

在曲面光学表面缺陷检测中,光源布局和照明方式对高质量图像的获取至关重要。针对经典环形光源在曲面光学表面缺陷检测照明时存在适应性低和反射光干扰的问题,提出了一种利用调光透镜协同光源结构实现多角度环形均匀照明光源的设计方法... 详细信息

在曲面光学表面缺陷检测中,光源布局和照明方式对高质量图像的获取至关重要。针对经典环形光源在曲面光学表面缺陷检测照明时存在适应性低和反射光干扰的问题,提出了一种利用调光透镜协同光源结构实现多角度环形均匀照明光源的设计方法。基于Snell定律建立发光二极管与目标面之间的光线映射关系,进一步建立调光透镜表面轮廓母线逐点求解算法,以调控光线的出射角度。按等方位角间隔环形排列配置有调光透镜的单位光源,使其中心对称的单位光源照度叠加互补,通过位移和角度调节机构,最终实现多角度均匀照明。仿真结果表明,调光后光源的发散角控制在±7°之内,当光源工作距离在100 mm至200 mm区间内时,有效照明区域照度均匀度保持在91.94%到93.17%之间,且79.96%的能量集中在有效照明区域;当光源入射角在30°至60°区间内时,有效照明区域照度均匀度稳定在89.50%到91.35%之间。面向曲面光学元件照明结果表明设计环形光源能够实现均匀照明,同时有效减少反射光干扰。通过对配光透镜面形和装调的公差分析,结果表明设计透镜易于加工和装调。

关键词：光学设计缺陷检测环形光源非球面透镜均匀照明多角度照明

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

引用

北京航空航天大学学报 2025年第3期51卷 892-903页

作者：赵崇林朱江胡永进李祖泽王鹏举谢涛昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学民航与航空学院昆明650500 东方航空技术有限公司云南分公司昆明650200

航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。针对原始孔探图像中缺陷样本的类别... 详细信息

航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题,采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法,丰富小样本图像并构建缺陷数据集。在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA),以强调缺陷特征的提取,增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN),以完成更高层次的特征融合,提升对多尺度目标的表达能力。将边界框回归损失函数定义为EIOU损失,实现对缺陷目标快速、准确的定位和识别。实验结果表明:所提算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为14.0 M。因此,所提算法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

关键词：航空发动机缺陷检测深度学习 YOLOv5 注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习和生成对抗网络的发动机缸体表面缺陷检测方法

引用

机械工程学报 2025年第2期61卷 46-55页

作者：曾治霖瞿昊杜正春上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

针对某企业发动机缸体表面缺陷检测的工业视觉应用中,由于缺陷样本数据集较少导致的识别准确率低,检测速度慢的问题,设计了一套基于深度学习的机器视觉表面缺陷检测系统。采用生成对抗网络pix2pix模型增强缺陷图片数据集,结合灰度增强... 详细信息

针对某企业发动机缸体表面缺陷检测的工业视觉应用中,由于缺陷样本数据集较少导致的识别准确率低,检测速度慢的问题,设计了一套基于深度学习的机器视觉表面缺陷检测系统。采用生成对抗网络pix2pix模型增强缺陷图片数据集,结合灰度增强、带通滤波等传统图像预处理方法突出表面缺陷特征,利用YOLOv5深度学习识别网络进行缺陷识别算法开发,并根据上述框架搭建了缸体表面缺陷检测软硬件系统。将所搭建的检测系统在企业生产线进行应用验证,结果显示,缺陷总体识别准确率高达98.4%,单张图片识别耗时小于0.5 s。所提方法解决了原有小样本数据集难以支撑深度学习训练的难题,提高了缸体表面缺陷的识别精度和识别效率,在工业检测的应用中具有巨大的潜力。

关键词：发动机缸体缺陷检测 YOLOv5 pix2pix

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

线性调频激励的倒装芯片高频超声回波解卷积与缺陷检测

引用

声学学报 2025年第1期50卷 128-137页

作者：宿磊谢万隆明雪飞顾杰斐赵新维李可 PECHT Michael 江南大学智能制造学院无锡214122 中国电子科技集团公司第五十八研究所无锡214000 马里兰大学CALCE中心美国马里兰20742

针对倒装焊芯片高频超声检测回波微弱、信号混叠、受噪声影响大导致焊球缺陷难以准确检测的难题,提出一种基于预调制线性调频(LFM)激励和自回归谱外推法的高频超声检测方法。建立倒装焊芯片缺陷高频超声检测仿真模型,结合超声探头响应设... 详细信息

针对倒装焊芯片高频超声检测回波微弱、信号混叠、受噪声影响大导致焊球缺陷难以准确检测的难题,提出一种基于预调制线性调频(LFM)激励和自回归谱外推法的高频超声检测方法。建立倒装焊芯片缺陷高频超声检测仿真模型,结合超声探头响应设计LFM信号作为探头激励信号,采用预调制LFM信号作参考信号对回波信号进行脉冲压缩,抑制噪声,信噪比平均提高12 dB;利用改进协方差法计算信号有效频带的自回归系数,对脉冲压缩后超声信号有效频带进行频谱外推,分离混叠回波信号;通过参数化扫描获取倒装焊芯片B扫描图像,对含噪声B扫描矩阵进行脉冲压缩、计算自回归系数矩阵及频谱外推,经滑动平均滤波进一步抑制噪声亮斑,对比分析无缺陷焊球模型和裂纹、孔洞焊球模型结果。仿真结果表明,该方法能够大幅提高B扫图时域分辨率,在-4 dB噪声影响下仍有较好效果。通过提取B扫图回波峰值所在时间,结合材料声速可计算缺陷预埋深度。在裂纹、孔洞缺陷焊球模型中预埋深计算误差均小于5%,可实现焊球缺陷识别与定位。

关键词：倒装焊芯片缺陷检测高频超声线性调频信号自回归谱外推

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进YOLOv8s的钢材表面缺陷检测算法

引用

浙江大学学报(工学版) 2025年第3期59卷 512-522页

作者：梁礼明龙鹏威金家新李仁杰曾璐江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000

钢材表面缺陷形态多样、结构复杂、小目标占比高,而通用目标检测算法计算量过大且不适合终端设备部署.针对上述问题,提出基于YOLOv8s的轻量级的钢材缺陷检测算法(SDB-YOLOv8s).重新设计特征交互模块(S-C2f),抑制空间和通道冗余信息,提... 详细信息

钢材表面缺陷形态多样、结构复杂、小目标占比高,而通用目标检测算法计算量过大且不适合终端设备部署.针对上述问题,提出基于YOLOv8s的轻量级的钢材缺陷检测算法(SDB-YOLOv8s).重新设计特征交互模块(S-C2f),抑制空间和通道冗余信息,提高检测精度;引入空洞Transformer模块,增强网络对全局上下文信息的捕获能力和稀疏采样特性,以减少细粒度信息损失,并提升对小目标的特征提取能力;设计BS-ShuffleNetV2轻量化网络作为骨干网络,在降低模型复杂度的同时保证检测精度.在NEU-DET和Severstal钢材缺陷数据集进行实验验证,结果表明,与基线模型相比,SDB-YOLOv8算法的mAP分别提升6.4和7.0个百分点、参数量和计算复杂度仅为基线模型的64.8%和56.2%.每秒检测帧数分别达到146帧和121帧、精确度分别提升4.6和6.5个百分点.实验结果表明,该算法在检测精度、速度和轻量化方面取得了较好的平衡,同时为边缘终端设备提供了较高精度和实时性的参考.

关键词：缺陷检测轻量化YOLOv8s 深度学习特征提取特征交互

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于偏振基础参数的偏光片外观缺陷检测方法

引用

光学学报 2025年第4期45卷 142-151页

作者：朱俊玮邓元龙周炫陈少龙钟小品王兴政深圳大学机电与控制工程学院深圳城市职业学院

针对偏光片极细微透明外观缺陷难以成像、难以检测的问题，提出一种基于偏振特性成像的缺陷检测新方法。对缺陷样品的穆勒矩阵进行分解计算，得到一组偏振基础参数，用于定量描述缺陷所具有的偏振特性。其中线性二向衰减特性可以有效区... 详细信息

针对偏光片极细微透明外观缺陷难以成像、难以检测的问题，提出一种基于偏振特性成像的缺陷检测新方法。对缺陷样品的穆勒矩阵进行分解计算，得到一组偏振基础参数，用于定量描述缺陷所具有的偏振特性。其中线性二向衰减特性可以有效区分常见的外观缺陷和背景区域，与传统方法相比，所提方法可以大幅提高细微缺陷成像对比度。通过进一步改进参数计算和实验方法，可将测量速度提高4倍以上。为了解决缺陷样本不足的问题，采用扩散模型和参数高效微调的低秩自适应（LoRA）方法实现了数据增广。实验结果表明，基于轻量化网络的缺陷检测平均检出率达到99.3%。

关键词：机器视觉缺陷检测偏光片偏振基础参数穆勒矩阵

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述

引用

软件学报 2025年第4期36卷 1489-1529页

作者：香佳宏徐霄阳孔繁初彭湃张钊张煜群南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院广东深圳518055 南方科技大学计算机科学与工程系广东深圳518055 深圳艾提亚科技有限公司广东深圳518067

随着信息化的深入,大量应用程序的开发和功能迭代不可避免引入软件缺陷,并潜在地对程序可靠性和安全性造成了严重的威胁.检测与修复软件漏洞,已经成为开发者维护软件质量必要的任务,同时也是沉重的负担.对此,软件工程的研究者在过去的... 详细信息

随着信息化的深入,大量应用程序的开发和功能迭代不可避免引入软件缺陷,并潜在地对程序可靠性和安全性造成了严重的威胁.检测与修复软件漏洞,已经成为开发者维护软件质量必要的任务,同时也是沉重的负担.对此,软件工程的研究者在过去的数十年中提出大量相关技术,帮助开发者解决缺陷相关问题.然而这些技术都面对着一些严峻的挑战,在工业实践落地上鲜有进展.大模型,如代码大模型CodeX和对话大模型ChatGPT,通过在海量数据集上进行训练,能够捕捉代码中的复杂模式和结构,处理大量上下文信息并灵活地适应各种任务,以其优秀的性能吸引了大量研究人员的关注.在诸多软件工程任务中,基于大模型的技术展现出显著的优势,有望解决不同领域过去所面对的关键挑战.因此,尝试对目前已经存在基于大模型相关成熟技术的3个缺陷检测领域:深度学习库的缺陷检测、GUI自动化测试、测试用例的自动生成,与软件缺陷修复的成熟领域:缺陷自动化修复,进行分析和探究,在阐述其发展脉络的同时对不同技术流派的特性和挑战进行深入的探讨.最后,基于对已有研究的分析,总结这些领域和技术所面临的关键挑战及对未来研究的启示.

关键词：大模型缺陷检测深度学习库缺陷检测测试用例自动生成 GUI自动化测试缺陷自动修复

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进ResNet50和迁移学习的竹片表面缺陷检测方法

引用

控制与决策 2025年第2期40卷 432-440页

作者：常青郑世祺邓宇书唐小琦中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074 邵阳先进制造技术研究院湖南邵阳422100 华中科技大学机械科学与工程学院武汉430074

在竹片表面缺陷检测中,竹片表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测方法面对这样特定的数据时检测准确率较低;竹片来源复杂且有其他条件限制,例如不同季节成色各异等限制,无法采集所有类型的数据,导致竹片... 详细信息

在竹片表面缺陷检测中,竹片表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测方法面对这样特定的数据时检测准确率较低;竹片来源复杂且有其他条件限制,例如不同季节成色各异等限制,无法采集所有类型的数据,导致竹片表面缺陷数据量少,以至于CNN不能充分学习.针对以上问题,提出一种改进的ResNet50网络与迁移学习结合的竹片缺陷识别方法.首先,将获得的正负样本数据按照一定比例分为训练集、验证集和测试集;其次,利用OTSU算法和LBP算法对竹片图像进行二值化处理和特征提取,以减少噪音影响;最后,将ResNet50作为骨干网络加入L_(2)正则化和标签平滑与迁移学习结合,得到适应于竹片缺陷检测识别的优化模型.将所提检测网络与VGG16、DenseNet121、ResNet50以及目前常用于工业检测的YOLOv3分别在相同比例训练测试集上进行训练和测试.实验结果表明,在竹片数据集上所提检测网络的平均精度均值(mAP)比VGG16、DenseNet121、YOLOv3和ResNet50分别提高了23.45%、18.6%、19.51%和2.76%.所提方法能够针对形状各异的竹片表面缺陷进行有效检测,且降低时间消耗,在实际工业运用中具有很好的效果.

关键词：缺陷检测竹片 OTSU算法 LBP算法 ResNet50 迁移学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于轻量化改进YOLOv8n绝缘子自爆缺陷检测方法

引用

电子测量与仪器学报 2025年第1期39卷 57-69页

作者：刘航李明刘志坚牛犇史智予昆明理工大学电力工程学院昆明650500

及时检测绝缘子自爆缺陷对输电线路安全可靠运行具有重要意义。针对深度学习模型对具有小目标特征的绝缘子自爆缺陷检测能力不足、模型结构复杂等问题,提出了一种基于轻量化改进YOLOv8n输电线路绝缘子自爆检测方法。以YOLOv8n网络为基... 详细信息

及时检测绝缘子自爆缺陷对输电线路安全可靠运行具有重要意义。针对深度学习模型对具有小目标特征的绝缘子自爆缺陷检测能力不足、模型结构复杂等问题,提出了一种基于轻量化改进YOLOv8n输电线路绝缘子自爆检测方法。以YOLOv8n网络为基础模型,通过添加小目标检测模块来捕捉绝缘子自爆的小目标细节信息,提高其检测能力;进一步,引入SIoU损失函数,解决原始CIoU损失函数未考虑真实框与预测框之间的方向问题,增强目标定位准确性;最后,使用通道剪枝方法,对改进模型进行剪枝,去除模型冗余参数、减少浮点运算量,降低模型计算成本和复杂度。在构建的绝缘子自爆数据集上的实验结果表明,轻量化改进方法的平均准确性均值达到97.1%,其浮点运算量和体积分别为4.9 G FLOPS和1.82 MB,仅为原始模型的60.5%和29.7%,合理兼顾了绝缘子自爆检测的准确性和模型复杂性。在另一个输电线路巡检数据集中,本研究方法对其他类型的小目标检测准确性也较好,具有良好的推广应用前景。

关键词：电力巡检深度学习缺陷检测绝缘子自爆通道剪枝

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：