基于 Mask R-CNN 的铸件射线DR图像缺陷检测研究

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随着中国铁路的载运量和运行速度不断提高,铁路货运零部件有更高的检测要求,因此对零部件进行缺陷检测是生产过程中的关键步骤。无损检测可以在不损伤铸件的情况下对铸件进行缺陷探测,工业无损检测一般采用射线检测技术,而数字辐射成像技术(Digital Radiography,DR)是工业上应用最为广泛的一种检测技术。铸件生产厂家大多采用人工判定法和传统图像识别方法来进行缺陷检测,DR检测速度快,人工判定法存在任务量大、判定效率低等缺点;传统图像识别方法只能进行单任务操作,如缺陷定位,缺陷判别等单任务,不能多任务并行检测,无法同时对缺陷进行分类、分级。卷积网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的出现,使得深度学习爆发式发展,目标检测步入深度学习时代,从区域卷积网络(Region with Convolutional Neural Networks,R-CNN)到改进型Fast R-CNN和Faster R-CNN再到Mask R-CNN,目标检测进入多任务并行时代。本文针对人工判定和传统图像识别方法的痛点提出一种基于Mask R-CNN的缺陷检测方法,旨在同时实现铸件射线DR图像缺陷的分类、分级。本文的主要研究内容如下:
  ①针对铸件射线DR图像存在的散射、噪声以及工件成像复杂导致对比度不明显的问题,本文提出了基于导向滤波的图像增强方法。首先对原始图像进行窗宽/窗位调节,再采用导向滤波器进行图像平滑,然后与原图像做差分运算,最后将差分图像与平滑图像做相加运算使图像增强,便于后续缺陷标注的顺利进行。
  ②对于深度学习网络中,训练数据集是决定模型性能的关键因素,目前针对铸件领域的缺陷数据集几乎没有,本文使用某车辆公司提供的图像数据集进行筛选和处理,在一线工人的指导下学习缺陷类型和缺陷标注技巧,再利用labelme标注软件进行缺陷标注,最后建立一个大小为3000张图像的标准训练数据库。
  ③构建Mask R-CNN网络,对网络进行参数设置和模型调整,在预训练好的网络模型再使用标注的训练数据集进行参数微调。得出各类型的平均检测精度和缺陷检测结果,对比YOLO v3网络的缺陷识别结果。
  实验证明应用Mask R-CNN结合引导滤波增强方法的缺陷检测方法可以较好的实现对铸件射线DR图像缺陷检测的分级分类,为工业铸件缺陷检测提供了应用深度学习方法的解决方案。
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