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东北大学机械学院本科生在人工智能领域TOP学术期刊上发表裂纹缺陷智能检测研究成果

作者: 李骏 编辑: 赵春时 刘宇豪 来源:机械学院 更新日期: 2024-06-26

近日,人工智能领域TOP学术期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence在线刊发了东北大学机械工程与自动化学院颜云辉教授课题组(机器视觉与机器人实验室)在工业表面裂纹缺陷智能检测领域的最新研究成果,题为EAFNet: Extraction-Amplification-Fusion Network for Tiny Cracks Detection。机械学院2020级本科生周子昂为第一作者,2020级本科生赵文松为第二作者,宋克臣副教授和李骏老师为指导教师。

细小裂纹缺陷智能检测技术在工业视觉检测领域有着重要的应用,但目前缺少专门针对细小裂纹缺陷的图像数据集和检测方法。该研究对工业应用中的细小裂纹图像进行了定义,并构建了一个细小裂纹缺陷图像数据集,如图(a)所示。该数据集包含多个不同干扰背景下的细小裂纹缺陷图像,是目前第一个专门针对细小裂纹缺陷的图像数据集。此外,该研究还提出了一个提取—放大—融合的三阶段检测方法,可以实现对细小裂纹的有效检测,检测效果如图(b)所示。

图 论文中构建的图像数据集及检测效果图

此外,该本科生研究团队还在Signal Image and Video Processing期刊上,发表了题为SPCNet: A Strip Pyramid ConvNeXt Network for Detection of Road Surface Defects的论文,并获得了东北大学2024年第七届学术论文大赛的“优秀学术论文”奖。以上研究得到了大学生创新创业训练计划项目(项目名称:基于深度学习的高速公路缺陷检测算法的研究,项目编号:221180)的支持。

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