摘要
本发明公开了一种基于2.5D图像的复合材料铺丝的在线缺陷检测方法,属于自动铺丝缺陷检测技术领域。本发明的方法包括利用线激光传感器和铺丝头实时采集铺层的轮廓信息;对采集的轮廓信息进行预处理,生成2.5D高度映射图;利用深度学习技术对高度映射图进行单阶段目标检测处理;利用目标检测后处理算法对处理后的图像中的缺陷进行归并、筛选,输出最终结果;最后进行综合实验验证。本发明使用深度学习目标检测技术,并提出一种新的目标检测后处理算法,用以归并与筛选图像中的缺陷,本发明可对间隙、搭接、三角区、翻折和夹杂等多种缺陷进行有效检测,总体误检率为7.3%,总体漏检率为4.1%。
技术关键词
在线缺陷检测
线激光传感器
后处理算法
轮廓信息
复合材料
深度学习技术
基线
校正
缺陷检测技术
纤维
图像传感器
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