激光与光电子学进展, 2018, 55 (4): 041012, 网络出版: 2018-09-11  

基于X射线的复杂结构件内部零件装配正确性检测 下载: 1237次

Assembly Correctness Identification of Internal Part of Complex Component Based On X-Ray
作者单位
中北大学信息与通信工程学院, 山西 太原 030051
图 & 表

图 1. 算法流程示意图

Fig. 1. Flow chart of algorithm

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图 2. 卷积神经网络训练、分类流程示意图

Fig. 2. Flow chart of training and classification process of convolutionneural network

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图 3. 单一零件输出结果。(a)零件“battery”检测结果;(b)零件“gear”检测结果

Fig. 3. Output results of single part. (a) Test result of "battery"; (b) test result of "gear"

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图 4. 检测工件投影与标准工件投影的角度匹配流程

Fig. 4. Angle matching process between testing workpiece projection and standard workpiece projection

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图 5. 自制工件内部零件定义

Fig. 5. Internal part definition of homemade parts

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图 6. 投影数据训练集

Fig. 6. Training set of projection data

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图 7. 合格工件的检测结果

Fig. 7. Test result of qualified workpiece

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图 8. 内部零件缺失不合格件的检测结果

Fig. 8. Test result of unqualified workpiece which missing internal parts

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图 9. 两个角度下的检测结果。(a)误检测;(b)旋转90°进行检测

Fig. 9. Detection results under two angles. (a) Misdetection; (b) detection under 90° rotation

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图 10. 引信工件内部零件缺漏检测结果。(a)上层检测结果;(b)中层检测结果;(c)下层检测结果

Fig. 10. Detection results of internal parts missing of fuze workpiece. (a) Upper test result; (b) middle test result; (c) lower test result

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图 11. 当前角度检测图像与标准工件相同角度图像的匹配。(a)分类结果;(b)匹配结果;(c)换位检测

Fig. 11. Current-angle detection image matching standard workpiece image at same angle. (a) Classification result; (b) matching result; (c) displacement detection

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图 12. 所提方法与以往方法特征选择结果对比。(a)以往方法选取的区域特征;(b)所提方法选取的个体特征

Fig. 12. Contrast of feature selection results of proposed method and previous methods. (a) Regional features of previous methods; (b) individual characteristics of proposed method

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图 13. 检测图像进行5°旋转后的检测结果

Fig. 13. Detection result after rotation of 5°

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吴桐, 陈平. 基于X射线的复杂结构件内部零件装配正确性检测[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(4): 041012. Tong Wu, Ping Chen. Assembly Correctness Identification of Internal Part of Complex Component Based On X-Ray[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(4): 041012.

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