摘要
本发明属于表面缺陷检测技术领域,针对现有的真实数据在生产过程中难以大量获取,且生成的数据预测效果不好的技术问题,本发明提出了一种基于物理渲染的金属零件表面缺陷检测方法,包括以下步骤:S1、获取金属零件表面的真实缺陷图像数据集;S2、获取金属零件的三维模型;S3、在三维模型上添加划痕,并进行渲染,得到仿真缺陷图像数据集;S4、基于真实缺陷图像数据集和仿真缺陷图像数据集,对神经网络模型进行训练和验证,得到训练好的神经网络模型;S5、通过训练好的神经网络模型中,得到金属零件表面缺陷的识别效果图像。本发明能够解决航空发动机叶片表面缺陷数据少的问题,并且提高了神经网络模型对划痕缺陷识别的准确性。
技术关键词
金属零件表面
法线贴图
神经网络模型
三维模型
图像
RGB颜色值
航空发动机叶片
生成算法
数据
表面缺陷检测
物理
划痕缺陷
粗糙度
定义
参数