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公开(公告)号:CN118334451A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410601782.8
申请日:2024-05-15
Applicant: 常州机电职业技术学院
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06V10/82 , G06V10/94
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑net神经网络迁移学习的注塑制品缺陷定量识别方法,其中,方法包括如下步骤:S1:利用注塑成型仿真软件收集注塑制品缺陷仿真图像,归一化后,对其进行缺陷定量标记,形成注塑制品缺陷预训练数据集(大规模数据集);S2:利用注塑制品缺陷预训练数据集,训练出注塑制品缺陷通用识别模型;S3:采集注塑制品真实缺陷图像,归一化后,对其进行缺陷定量标记,形成注塑制品缺陷目标数据集(小规模数据集);S4:将注塑制品缺陷通用识别模型作为迁移学习模型,对其采用微调方式进行训练;S5:加载迁移学习模型,利用注塑制品缺陷目标数据集,训练出注塑制品缺陷目标识别模型;S6:输入一幅注塑制品缺陷图像到注塑制品缺陷目标识别模型中,即可定量识别出缺陷。本发明优势在于,只需要输入一幅注塑制品缺陷图像,可快速识别出注塑制品缺陷类别、位置和大小,具有广泛的实用价值与应用前景。
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公开(公告)号:CN118310440A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410553300.6
申请日:2024-05-07
Applicant: 常州机电职业技术学院
Abstract: 本发明提出了一种微观表面形态三维全息智能成像检测方法,属于智能成像检测领域,具体包括如下步骤:S1.采集一帧微球离轴全息图;S2.利用傅里叶对其进行变换处理;S3.提取微球畸变包裹相位,S4.利用主成分分析去除畸变;S5.恢复微球相位,获得微球三维形态;激光器发出的光波依次经过微球、显微物镜,形成微球放大光路,然后经过光学玻璃板,在光学玻璃板的前后面发生反射后,在CMOS上发生干涉、形成微球离轴全息图;本发明无需对微球进行破坏、无需对微球进行逐点扫描,微球计算数据量小,只需要采集一帧微球离轴全息图,可快速恢复微球相位,实现微球三维形态智能成像,在微球三维形态测量方面,应用面广,有较强实用价值。
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