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公开(公告)号：CN118533750A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410548886.7
申请日：2024-05-06
申请人： 浙江理工大学 , 浙江理工大学常山研究院有限公司
IPC分类号： G01N21/01 , G01N21/954
摘要： 本发明提供一种轴承内圈全表面缺陷检测系统，包括进料装置、第一图像采集装置、第二图像采集装置、第三图像采集装置、翻转装置、第四图像采集装置、第五图像采集装置、筛选装置和夹取装置；第一图像采集装置用于采集轴承内圈的内滚道图像，第二图像采集装置用于采集轴承内圈的内孔、小端面倒角和大挡边外径图像，第三图像采集装置用于采集轴承内圈的小端面和挡边图像，翻转装置用于翻转轴承内圈，第四图像采集装置用于采集轴承内圈的内孔、大端面倒角和大挡边外径图像，第五图像采集装置用于采集轴承内圈的大端面图像，筛选装置用于根据轴承内圈的图像检测结果筛选出不合格的轴承内圈。本发明实现轴承内圈的全表面图像的采集与检测。
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公开(公告)号：CN116977270A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310435716.3
申请日：2023-04-22
申请人： 浙江理工大学 , 浙江理工大学常山研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/762
摘要： 本发明涉及轴承检测技术领域，公开了一种高精度轴承全表面缺陷在线可视化智能检测方法，采集轴承的上下内外四个端面的图片，然后在上位机中采用滑动窗口的方式对采集图片进行窗口截取并输入轴承缺陷检测模型进行预测，输出带有缺陷类型、置信度和缺陷位置标记的图片；轴承缺陷检测模型是以YOLOv5为基础网络，在主干网络的SPPF模块前添加ECCA模块，将Neck网络替换为由GSConv和VoVGSCSP构成的Slim neck，Head采用YOLOX中的解耦检测头。本发明可以有效地对轴承四个端面上的缺陷进行检测，对检测结果进行分类和标记。
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公开(公告)号：CN116664941A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310670459.1
申请日：2023-06-07
申请人： 浙江理工大学 , 浙江理工大学常山研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/24 , G06V10/54
摘要： 本发明提供一种轴承套圈表面缺陷视觉检测方法，包括以下步骤：构建用于对轴承套圈图像进行目标检测和分类的AS‑YOLOv7算法模型，AS‑YOLOv7算法模型包括主干网络单元、颈部网络单元、检测头单元；主干网络单元设有RFL模块，RFL模块位于主干网络单元末尾，RFL模块包括ECA‑Net模块、RepLKNet模块和CBS模块，ECA‑Net模块和RepLKNet模块并行设置后再与CBS模块串行设置；检测头单元设有SDL模块；按照设定参数通过数据集对AS‑YOLOv7算法模型进行多轮训练；将被测轴承套圈图像输入到训练完毕的AS‑YOLOv7算法模型中，输出被测轴承套圈的表面缺陷检测结果。
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公开(公告)号：CN116630269A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310593376.7
申请日：2023-05-25
申请人： 浙江理工大学 , 浙江理工大学常山研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及织物瑕疵检测技术领域，公开了一种改进YOLOv5s的布匹瑕疵检测方法，具体过程为采集布匹的表面图片，将采集的图片剪裁放大后输入GCP‑YOLOv5s网络中，输出带有瑕疵位置和种类的图片；GCP‑YOLOv5s网络基于Yolov5s网络，将Backbone中除第一个之外的CBS模块均替换为GhostCBS模块，将C3模块均替换为C3Ghost模块，同时SPPF模块之后添加CBAM注意力机制；将Neck中的CBS模块均替换为GhostCBS，C3模块均替换为C3P模块。本发明对Yolov5s网络进行了改进，不影响检测精度的情况下，减少模型的参数量和计算量更适合布匹瑕疵的检测。
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公开(公告)号：CN117849069A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202310373673.0
申请日：2023-04-10
申请人： 浙江理工大学常山研究院有限公司 , 浙江理工大学
IPC分类号： G01N21/952 , G01N21/01 , G01B11/00
摘要： 本发明提供一种轴承套圈缺陷视觉检测装置，包括底板以及依次设置在底板上的第一图像采集单元、第二图像采集单元、第三图像采集单元、翻转单元、第四图像采集单元和筛选单元；第三图像采集单元包括用于采集轴承套圈的外环表面图像的第三图像采集模块、用于限位并旋转所述轴承套圈的下压旋转模块、以及第三调节模块；翻转单元包括用于夹持轴承套圈的夹持模块和用于旋转夹持模块的翻转模块；筛选单元包括用于升高和降低轴承套圈位置的升降模块、以及用于将轴承套圈推离升降模块的推送模块。本发明能够对轴承套圈进行内环表面、外环表面、上端面和下端面的全方面检测，提升轴承套圈检测效率，较好的适配于多种轴承套圈的图像采集与视觉检测。
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公开(公告)号：CN117710668A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311676438.7
申请日：2023-12-08
申请人： 浙江理工大学 , 浙江理工大学常山研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06T7/00
摘要： 本发明涉及布匹瑕疵检测和深度学习算法技术领域，公开了一种改进Deeplabv3+的布匹瑕疵检测图像分割方法，采集布匹表面图像，将采集的图片输入FP‑Deeplab网络得到分割预测图；FP‑Deeplab网络基于Deeplabv3+网络改进，采用改进的mobilenetv3网络替换原先的xception网络；在编码器部分，将原有的ASPP模块替换为ASPP‑DSP模块；在解码器部分，将特征融合模块替换为带DP卷积归一化模块的多尺度特征融合结构。本发明在处理极端尺寸的图像数据时，能精准地对小目标以及各类瑕疵精选分割检测，高效且轻量化。
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公开(公告)号：CN116993668A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310739137.8
申请日：2023-06-21
申请人： 浙江理工大学 , 浙江理工大学常山研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/10
摘要： 本发明涉及轴承检测技术领域，公开了一种基于改进YOLOv7的轴承表面缺陷可视化检测方法，过程包括采集轴承上端面和下端面的图像并发送至上位机，使用滑动窗口的分割方法将采集到的图像分割成一组小图片后输入轴承缺陷检测模型中进行缺陷检测。轴承缺陷检测模型为基于YOLOv7网络，将骨干网络中的第二个和第三个ELAN模块替换为全局上下文块，加强背景和前景之间的空间相关性；FPN和PAN的第一个的ELAN‑H均替换为密集连接的卷积网络，增强特征提取能力；在PAN层和Head层之间添加自适应空间特征融合模块解决检测中小目标容易丢失的问题。本发明可以满足轴承的工业现场检测要求。
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公开(公告)号：CN118154550A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410294479.8
申请日：2024-03-15
申请人： 浙江理工大学 , 浙江理工大学常山研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及纱线生产检测技术领域，公开了一种基于轻量化目标检测网络的纱线生产过程检测方法。具体过程为：采集纱线生产线图片，在计算机中将采集的图片先进行统一尺寸缩放，然后输入到纱线生产过程检测网络，获得正常和非正常二种检测结果的图片，其中非正常结果图片包括异常情况位置和异常种类。所述纱线生产过程检测网络为基于YOLOv8n网络进行轻量化改进并在训练中进行剪枝操作获得的网络。本发明在YOLOv8n网络基础上对主干网络和检测头进行轻量化改进，能够在轻量化的同时增加主干网络的特征提取能力，降低参数的同时提升网络推理速度，降低了纱线生产现场部署本发明的模型所需设备的性能要求。
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公开(公告)号：CN117054433A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310692802.2
申请日：2023-06-02
申请人： 浙江理工大学常山研究院有限公司 , 浙江理工大学
IPC分类号： G01N21/898 , G01N21/88
摘要： 涉及一种移动式布匹瑕疵在线检测系统，包括安装在布匹上方的轨道，所述的轨道两端设置支架，所述的轨道的一端安装驱动电机，所述的驱动电机连接所述的轨道内部的同步带，所述的同步带驱动安装在轨道上的移动装置，所述的移动装置上通过角铁朝下安装摄像机，所述的轨道的一端设置第一光电开关，另一端设置第二光电开关，用于检测所述的移动装置运行到所述的轨道的极限位置；还包括控制器，与所述的摄像机、驱动电机、第一光电开关和第二光电开关连接；与所述的摄像机相对的轨道侧面安装拖链，所述的拖链内部设置电缆，连接所述的摄像机和控制器；所述的控制器内部设置检测控制算法，用于控制所述的摄像机运动及检测布匹是否有瑕疵。
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公开(公告)号：CN116645328A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310454335.X
申请日：2023-04-25
申请人： 浙江理工大学 , 浙江理工大学常山研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种高精度轴承套圈表面缺陷智能检测方法，该方法包括以下步骤：基于改进YOLOv5目标检测网络构建轴承套圈表面缺陷检测模型，包括主干网络、颈部网络、目标检测头模块，主干网络依次设有五个下采样单元，第一个下采样单元包括CBS模块，其它四个下采样单元包括依次设置的CBS模块和SPD模块，且其它四个下采样单元后均设置C2f模块，SPD模块采用SPD层替代YOLOv5目标检测网络中的步长卷积，C2f模块用于实现分离卷积和拼接操作，颈部网络设有CARAFE轻量级通用上采样模块；设置轴承套圈表面缺陷检测模型的损失函数，采集数据集并将其划分为训练集、验证集和测试集，进行多轮训练。本发明实现对于轴承套圈表面缺陷的高精度检测，检测精度达到97％以上。
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