基于知識的產(chǎn)品表面缺陷圖像語義精細化識別

一、成果基本信息

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，還包含和與之相關的不良設計與制造的因果邏輯信息，這些信息是隱性的、零散的和非結構化的，難以挖掘與利用，無法為解決產(chǎn)品缺陷問題從設計與制造方面提供先驗基礎。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化識別方法。首先，設計一種改進的ResNet網(wǎng)絡模型提高分類效果；然后，通過自頂向下的方式構建產(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)絡模型輸出數(shù)據(jù)來驅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)集對該方法進行驗證，將經(jīng)過相關分析與比對，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支持。

三、成果轉化預期：

通過該方法的應用，結合企業(yè)產(chǎn)品質量管理體系，可提高企業(yè)產(chǎn)品檢測的質量及效率，提高產(chǎn)品質量管理的水平和效率，從而產(chǎn)生良好的經(jīng)濟和社會效益

 特別聲明

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項目聯(lián)系人 ：趙經(jīng)理  

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