基于知識的產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

工業產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網絡模型提高分類效果；然后，通過自頂向下的方式構建產品表面缺陷因果知識圖譜并存儲在Neo4j中；最后，開發一種因果知識分析的可視化平臺，實現以網絡模型輸出數據來驅動因果知識圖譜的缺陷成因可視化。此外，利用天池工業鋁型材表面缺陷數據集對該方法進行驗證，將經過相關分析與比對，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，結合企業產品質量管理體系，可提高企業產品檢測的質量及效率，提高產品質量管理的水平和效率，從而產生良好的經濟和社會效益

 特別聲明

1.本公告僅對成果進行推介，接受意向方咨詢與洽談，以上介紹中的內容僅供參考。

2.貴州陽光產權交易所通過自身網站及相關媒體發布的項目信息并不構成貴州陽光產權交易所對任何項目的任何交易建議。意向方應不依賴于已披露的上述信息并自行對項目的相關情況進行必要的盡職調查和充分了解。

項目聯系人 ：趙經理  

聯 系 電 話：15085914974