CN115272204B 一种基于机器视觉的轴承表面划痕检测方法 （中国石油大学(华东)）_第1页
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JP2015055580A,201一种基于机器视觉的轴承表面划痕检测方法本发明公开一种基于机器视觉的轴承表面轴光源采集轴承图像，获取轴承表面图像数据2第一次霍夫梯度检测：将彩RGB图像转换为灰度图像，使用Can步骤4：搭建轴承表面划痕检测网络模型，使用所述的目标检测网络采用EIOU损失函数，EIOU损失在CIOU损失上进3y)为预测框中心点相对当前所在网格左上角点的偏移量，分别为预测框的x=ρcosθy=ρsinθ4述的目标检测网络加入卷积注意力机制_CBAM模块，CBAM模块由通道注意力机制和空间注56[0019]其中(x，y)为圆环上的某点转换到直角坐标系的坐标，ρ为极坐标系中该点的极7x[0034]优先地，步骤5：使用步骤3字符识别数据集训练CRNN字符识别网络模型，基于检测采用DBNet网络模型，将检测模型DBNet与训练好的字符识别模型CRNN级联，基于89[0063]步骤3：将轴承圆环图像展开为矩形，对应的分布在圆环上的字符转换为横向分[0066]其中(x，y)为圆环上的某点转换到直角坐标系的坐标，ρ为极坐标系中该点的极作，分别得到一个一通道的特征图，将两个特征图在通道维度上进行拼接，经过卷积及[0072]部分划痕属于小目标。所述小目标为目标边界框的宽高与图像的宽高比值小于x

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