文献类型：期刊文章

作　　者：韩航迪[1] 徐亦睿[1] 孙博[2] 何春华[1] 廖广兰[1]

Han Hangdi;Xu Yirui;Sun Bo;He Chunhua;Liao Guanglan(School of Mechanical Science&Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China;School of Aerospace Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China)

机构地区：[1]华中科技大学机械科学与工程学院,武汉430074 [2]华中科技大学航空航天学院,武汉430074

出　　处：《仪器仪表学报》

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：11

起止页码：42-49

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对航天电子焊点缺陷采用人工检测效率低下、准确率较差等问题,提出一种基于改进Tiny-YOLOv3网络的焊点缺陷主动红外检测方法。通过引入MobileNet模型增强Tiny-YOLOv3的特征提取网络,提升模型高级语义特征提取能力,进而提高焊点红外图像缺陷检测的速度和准确率。同时,搭建焊点红外图像拍摄平台,构建焊点缺陷样本数据集,将改进后模型与YOLOv3、Tiny-YOLOv3模型进行对比。实验结果表明,该改进模型单张图片平均检测时间为0.062 5 s,在保持了Tiny-YOLOv3网络速度前提下,平均检测精度均值较YOLOv3和改进前分别提升52.19%、22.62%,达到82%,同时,孔洞、凹陷、缺口3种缺陷间检测精度差降至5%以内,充分展示了该方法在航天电子焊点缺陷检测中的应用前景。

关 键 词：焊点 红外图像 缺陷检测  MobileNet  

分 类 号：TH811[仪器类] TG441.7]