基于知識的產(chǎn)品表面缺陷圖像語義精細(xì)化識別(預(yù)披露)
基于知識的產(chǎn)品表面缺陷圖像語義精細(xì)化識別
一、成果基本信息
成果基本信息 | 成果名稱 | 基于知識的產(chǎn)品表面缺陷圖像語義精細(xì)化識別 |
成果所屬單位 | 貴州師范大學(xué) | |
成果所屬領(lǐng)域 | 先進(jìn)制造與自動化 | |
成果關(guān)鍵詞 | 產(chǎn)品知識;知識圖譜;深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);知識實例;表面缺陷 | |
交易方式 | 面議 |
二、成果簡介
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,無法為解決產(chǎn)品缺陷問題從設(shè)計與制造方面提供先驗基礎(chǔ)。因此,項目組提出一種基于因果知識的產(chǎn)品表面缺陷圖像語義精細(xì)化識別方法。首先,設(shè)計一種改進(jìn)的ResNet網(wǎng)絡(luò)模型提高分類效果;然后,通過自頂向下的方式構(gòu)建產(chǎn)品表面缺陷因果知識圖譜并存儲在Neo4j中;最后,開發(fā)一種因果知識分析的可視化平臺,實現(xiàn)以網(wǎng)絡(luò)模型輸出數(shù)據(jù)來驅(qū)動因果知識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)集對該方法進(jìn)行驗證,將經(jīng)過相關(guān)分析與比對,可有效表示出鋁型材表面缺陷成因,為產(chǎn)品表面缺陷檢測提供方法服務(wù)支持。
三、成果轉(zhuǎn)化預(yù)期:
通過該方法的應(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)和社會效益
特別聲明
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項目聯(lián)系人 :趙經(jīng)理
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