一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法技术

本发明专利技术是一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法。包括：1、搭建图像采集装置，获取汽车刹车盘表面图像；2、对获得的汽车刹车盘表面图像进行数据预处理并标注，建立汽车刹车盘表面缺陷数据集；3、依据汽车刹车盘表面缺陷数据集，构建用于汽车刹车盘表面缺陷检测模型；4、利用训练集和验证集对模型进行训练并根据评估指标选取最优检测模型；5、利用测试集对模型进行验证，判断模型性能是否满足需求；6、利用满足需求的缺陷检测模型对汽车刹车盘表面进行检测，输出检测结果，实现智能化缺陷检测与识别。本发明专利技术能提高汽车刹车盘表面缺陷检测效率和准确率，降低人力成本，而且可以快速适应新型产品的表面缺陷检测，缩短开发周期。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于汽车刹车盘，具体的说是一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法。

技术介绍

1、汽车刹车盘作为汽车制动系统中重要部件之一，通过与其他制动部件进行摩擦，将汽车的动能转化为热能，从而实现汽车的减速或停止。在汽车刹车盘的生产过程中，由于生产原料、设备工艺以及人工操作等相关生产因素的影响，汽车刹车盘表面不可避免的会出现砂眼、划痕、脏污缺陷，如果汽车安装有缺陷的刹车盘，则缺陷会在刹车盘使用过程中导致其损坏，汽车轻则出现减速距离延长的现象，重则导致汽车刹车失灵，极易发生交通事故，所以需要在出厂前对汽车刹车盘进行严格的表面缺陷检测以保证其制动效果，从源头上阻止问题刹车盘流入市场。

2、目前汽车刹车盘在出厂前的表面缺陷检测通常采用人工检测和机器视觉检测，其中，人工检测常常存在成本高、实时性差、误检，漏检现象严重等问题，无法满足汽车刹车盘表面缺陷检测高精度需求；而基于机器视觉的表面缺陷检测，由于工厂生产环境复杂，图像采集过程中易存在噪声等客观因素的影响，常常需要多种图像处理算法相配合进行特征提取，导致缺陷检测算法复杂度较高，不利于工作人员进行后本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤一的具体方法如下：

3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤二的具体方法如下：

4.根据权利要求3所述一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法，其特征在于，所述训练集、验证集和测试集的划分比例为8：1：1。

5.根据权利要求1所述一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤三的具体方法如下：

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【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤一的具体方法如下：

3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤二的具体方法如下：

4.根据权利要求3所述一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法，其特征在于，所述训练集、验证集和测试集的划分比例为8：1：1。

5.根据权利要求1所述一种基于深度学习的汽车刹车盘表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤三的具体方法如下：

6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：李岩，周国跃，菅强，赵爱国，刘润德，张振国，
申请(专利权)人：长春工业大学，
类型：发明
国别省市：