基于X光的强力输送带钢丝绳芯图像缺陷检测算法的研究的中期报告.docx

基于X光的强力输送带钢丝绳芯图像缺陷检测算法的研究的中期报告
中期报告
1.研究目的与意义
本研究旨在开发一种基于X光的强力输送带钢丝绳芯图像缺陷检测算法，以更快速、更准确地检测出绳芯内部的缺陷，提高钢丝绳的品质和安全性。该算法可以应用于钢铁工业、航空航天工业、交通工程等领域。
2.研究方法
（1）搜集X光图像数据。从生产实践中获得10组X光图像数据，每组数据包含10张图像。
（2）标注数据。人工对图像进行标注，标注绝缘层缺陷和裸露层缺陷。
（3）建立模型。采用卷积神经网络（CNN）算法建立模型，使用Pythontensorflow框架完成模型的训练。
（4）验证模型。将测试数据集输入模型中，验证模型的准确性和鲁棒性。
3.进展情况
（1）完成了数据的收集和标注。
（2）完成了卷积神经网络的搭建和模型训练。
（3）目前正在进行模型的验证及优化。
4.预期成果
完成X光强力输送带钢丝绳芯图像缺陷检测算法的研究，形成可应用的算法模型，并在实际场景中进行验证。将算法推广应用于钢铁工业、航空航天工业、交通工程等领域，为相关行业提供更为高效、可靠的检测技术，进一步推动行业的发展和创新。