【摘 要】
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按失效形式对大规模废旧零/部件进行预分类,是提高废旧零/部件批量再制造效率与效益的重要保障。针对大批量废旧零/部件表面失效人工识别效率低、漏检率和错检率高,导致难以
【机 构】
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武汉科技大学冶金装备及控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51805383),湖北省重点研发计划项目(2020BAB047),襄阳市重点研发计划项目(2020AAT001420)。
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按失效形式对大规模废旧零/部件进行预分类,是提高废旧零/部件批量再制造效率与效益的重要保障。针对大批量废旧零/部件表面失效人工识别效率低、漏检率和错检率高,导致难以满足自动化在线检测与分类需求的问题,提出一种基于机器视觉的废旧零/部件批量在线表面失效形式识别与分类方法。在分析再制造检测服务概念与废旧零/部件失效形式的基础上,针对图像视觉下废旧零/部件“近形-异类”表面失效形式误判率高的问题,利用ROI高斯学习策略对废旧零/部件表面失效区域精准定位,提取候选分类特征,利用遗传算法(Genetic Algor
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