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检索条件"机构=Research Institue of Intelligent Control and System"

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详细简洁

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Sanitary Ceramic Surface Defect Detection Method Based on Neighborhood Pixel Gray Information

Sanitary Ceramic Surface Defect Detection Method Based on Ne...

引用

Annual Conference of Industrial Electronics Society

作者： Jingfan Hang Xianqiang Yang Xinghu Yu Research Institue of Intelligent Control and System Harbin Institute of Technology Harbin China

ISBN: (数字)9781728154145

ISBN: (纸本)9781728154152

Computer image processing technology has been widely used in ceramic product defect detection. However, there are few studies on automatic defect detection methods for ceramic products with complex surface geometry, such as ceramic wash basins. The main difficulty is that this type of sanitary ceramic product has a complex surface, strong light reflection, and very little texture information. It is hard to find a perfect illumination to make the defects obvious. In view of the above problems, this paper proposes a defect detection method based on the neighborhood pixel gray threshold, and conducts defect detection tests on the imaging results of ceramic wash basins with cracks on the surface under general light conditions, and obtains good results.

关键词： Image edge detection Ceramics Surface morphology Tiles Surface cracks Lighting Gray-scale

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A Modified CenterNet for Crack Detection of Sanitary Ceramics

A Modified CenterNet for Crack Detection of Sanitary Ceramic...

引用

Annual Conference of Industrial Electronics Society

作者： Xiaogang Jia Xianqiang Yang Xinghu Yu Huijun Gao Research Institue of Intelligent Control and System Harbin Institute of Technology Harbin Heilongjiang China HIT-Ningbo Institute of Intelligent Equipment Technology Ningbo China

ISBN: (数字)9781728154145

ISBN: (纸本)9781728154152

In this paper, we propose a modified CenterNet to complete the defect detection of Sanitary Ceramics. Generally, visual quality inspection is rather important during the productive process of Sanitary Ceramics and it is nearly impossible to inspect the massive images by hand. Consequently, it is necessary to devise an accurate and real-time system to process the data. However, due to the varied shapes and backgrounds of ceramics, conventional computer vision methods are usually not robust to all those variables. Detectors based on Deep Learning start to be adopted in recent years, but most algorithms require some carefully devised anchor boxes and post-processing methods, which also bring more computational costs. Here we decide to take advantage of the anchor-free model, CenterNet. We change the main structure to fit our own data and introduce an extra branch with shallow layers to strengthen the feature representation. The results have shown the great power of this model. Without even any post-processing methods, our model achieves a result of 96.16 AP on the established dataset.

关键词： Feature extraction Ceramics Computational modeling Detectors Shape Image edge detection Heating systems

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