شناسایی عیوب ظاهری جوش با استفاده از بینایی ماشین براساس یادگیری عمیق
نویسنده:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
یکی از کنترلهای کیفیت جوش، کنترل عیوب ظاهری جوش مانند ترک سطحی، جرقه و پاشش، سر رفتن جوش بر روی فلز و ذوب ناقص است. در حال حاضر بر اساس ضوابط آیین نامه ها، کیفیت ظاهری جوش توسط یک بازرس به صورت چشمی (تست چشمی) کنترل می شود. میزان دقت کار در این روش به میزان مهارت شخص بازرس بستگی دارد. عدم استفاده از تجهیزات و فناوری باعث می شود تا خطای شناسایی عیوب ظاهری بالا باشد. در این تحقیق، روشی پیشنهاد می گردد تا به کمک تصاویر حاصل از جوش و استفاده از بینایی ماشین بر اساس یادگیری عمیق بتوان با دقت و سرعت مناسب عیوب ظاهری جوش را شناسایی کرد. در یادگیری عمیق از شبکه کونولوشنال برای استخراج ویژگی از تصویر استفاده می شود. برای اطمینان از دقت روش پیشنهادی، تصاویر جدیدی از جوش معیوب که قبلا وضعیت آنها توسط بازرسان مجرب تعیین شده بود انتخاب گردید و وضعیت سلامت آنها به کمک ماشین مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان می دهد روش پیشنهادی می تواند با دقت قابل قبول (بالای 85 درصد)، عیوب ظاهری جوش را شناسایی کند. همچنین نتایج نشان می دهد، با استفاده از روش پیشنهادی، عیوب ظاهری جوش در مقایسه با روش سنتی با سرعت بیشتری مورد ارزیابی قرار می گیرد.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
صفحات:
73 تا 86
لینک کوتاه:
magiran.com/p2551378
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!