基于知識(shí)的產(chǎn)品表面缺陷圖像語(yǔ)義精細(xì)化識(shí)別(預(yù)披露)
基于知識(shí)的產(chǎn)品表面缺陷圖像語(yǔ)義精細(xì)化識(shí)別
一、成果基本信息
成果基本信息 | 成果名稱 | 基于知識(shí)的產(chǎn)品表面缺陷圖像語(yǔ)義精細(xì)化識(shí)別 |
成果所屬單位 | 貴州師范大學(xué) | |
成果所屬領(lǐng)域 | 先進(jìn)制造與自動(dòng)化 | |
成果關(guān)鍵詞 | 產(chǎn)品知識(shí)；知識(shí)圖譜；深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；知識(shí)實(shí)例；表面缺陷 | |
交易方式 | 面議 |
二、成果簡(jiǎn)介
工業(yè)產(chǎn)品的表面缺陷的圖像不僅包含著缺陷類型，還包含和與之相關(guān)的不良設(shè)計(jì)與制造的因果邏輯信息，這些信息是隱性的、零散的和非結(jié)構(gòu)化的，難以挖掘與利用，無(wú)法為解決產(chǎn)品缺陷問(wèn)題從設(shè)計(jì)與制造方面提供先驗(yàn)基礎(chǔ)。因此，項(xiàng)目組提出一種基于因果知識(shí)的產(chǎn)品表面缺陷圖像語(yǔ)義精細(xì)化識(shí)別方法。首先，設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的ResNet網(wǎng)絡(luò)模型提高分類效果；然后，通過(guò)自頂向下的方式構(gòu)建產(chǎn)品表面缺陷因果知識(shí)圖譜并存儲(chǔ)在Neo4j中；最后，開發(fā)一種因果知識(shí)分析的可視化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)以網(wǎng)絡(luò)模型輸出數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)因果知識(shí)圖譜的缺陷成因可視化。此外，利用天池工業(yè)鋁型材表面缺陷數(shù)據(jù)集對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證，將經(jīng)過(guò)相關(guān)分析與比對(duì)，可有效表示出鋁型材表面缺陷成因，為產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)提供方法服務(wù)支持。
三、成果轉(zhuǎn)化預(yù)期：
通過(guò)該方法的應(yīng)用，結(jié)合企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量管理體系，可提高企業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)的質(zhì)量及效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量管理的水平和效率，從而產(chǎn)生良好的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益
特別聲明
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項(xiàng)目聯(lián)系人 ：趙經(jīng)理
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