仪器仪表学报

作者：邱海超，刘 安，唐朝清

单位：邱海超,1. 华中科技大学人工智能与自动化学院，2. 中国-波兰测控技术“一带一路”联合实验室,,刘 安,1. 华中科技大学人工智能与自动化学院，2. 中国-波兰测控技术“一带一路”联合实验室,,唐朝清,1. 华中科技大学人工智能与自动化学院，2. 中国-波兰测控技术“一带一路”联合实验室,

关键词：缺陷检测;透明材质;正弦结构光;深度学习

基金：CCF-百度松果基金(2021PP15002000)、国家自然科学基金青年基金(62103154)、中央高校自主创新基金(2021XXJS097)项目资助

透明材质广泛用于航空航天及光学设备等领域,但由于其镜面特性及透射、多重反射等光学性质,针对其微小缺陷的高效自动检测方法是领域难点,主要表现为缺陷成像对比度极低。为得到高缺陷对比度图像,现有方法需要采用复杂的系统结构或是反复的角度调试。本文基于缺陷形态对结构光的调制作用,提出结构简单的高缺陷对比度图像成像方法,且该方法对相机角度不敏感。在不同厚度缺陷试件中的实验结果表明,相较于当前的暗场照明方法,本文方法采集的图像对于冲击损伤、划痕、擦伤缺陷对比度有平均27.58%,最高37.41%的提升。本文方法从成像角度提高缺陷对比度,包含了更丰富的缺陷特征信息。在使用多种深度学习检测算法进行对比实验时,当前最佳的暗场照明方法的平均精度均值(mAP)最大仅为34%,而本文方法均接近80%,有显著的提升。

来源：2023年第8期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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