留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

CNN融合PCA-DT模型的金属缺陷识别研究

唐东林 周立 吴续龙 宋一言 秦北轩

唐东林,周立,吴续龙, 等. CNN融合PCA-DT模型的金属缺陷识别研究[J]. 机械科学与技术,2022,41(9):1420-1427 doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200478
引用本文: 唐东林,周立,吴续龙, 等. CNN融合PCA-DT模型的金属缺陷识别研究[J]. 机械科学与技术,2022,41(9):1420-1427 doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200478
TANG Donglin, ZHOU Li, WU Xulong, SONG Yiyan, QIN Beixuan. Study on CNN Coupled PCA-DT Model for Recognition of Metal Defect[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2022, 41(9): 1420-1427. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200478
Citation: TANG Donglin, ZHOU Li, WU Xulong, SONG Yiyan, QIN Beixuan. Study on CNN Coupled PCA-DT Model for Recognition of Metal Defect[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2022, 41(9): 1420-1427. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200478

CNN融合PCA-DT模型的金属缺陷识别研究

doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200478
基金项目: 四川省科技支撑项目( 2017FZ0033)、成都市技术创新研发项目( 2018-YF05-00201-GX)及西南石油大学国家重点实验室项目( PLN201828)
详细信息
    作者简介:

    唐东林(1970−),教授,博士,研究方向为模式识别、光机电一体化技术,tdl840451816@163.com

  • 中图分类号: TG115;TP391.41

Study on CNN Coupled PCA-DT Model for Recognition of Metal Defect

  • 摘要: 针对金属缺陷识别分类,传统机器学习需要人工提取特征,而深度学习需要大量样本的问题,本文针对中小规模缺陷数据集提出了一种基于浅层的卷积神经网络(CNN)和决策树(DT)的金属缺陷分类方法。利用卷积神经网络提取特征,通过决策树分类,实现缺陷分类。引入主成分分析(PCA)方法对特征向量降维,减小过拟合并提升算法识别分类效率。为验证本文方法的通用性,除图像缺陷数据外还引入非图像缺陷数据。实验结果表明,本文方法除了能分类图像缺陷也能分类非图像缺陷,且在识别率等3个评价指标上本文方法优于传统机器学习方法,与深度学习方法持平,但在分类消耗时间上少于深度学习。
  • 图  1  CNN-PCA-DT结构图

    图  2  NEU-DET数据集6类典型表面缺陷图像样本

    图  3  实验样本和设备

    图  4  超声检测原理图

    图  5  CNN在NEU-DET上的学习曲线图

    图  6  PCA和最大叶子节点数对分类NEU-DET准确率的影响

    图  7  PCA和最大叶子节点数对分类ULTA-DET准确率的影响

    图  8  ULTA-DET第15号样本的EMD分解图

    图  9  CNN在ULTA-DET上的学习曲线图

    表  1  图像缺陷数据集NEU-DET缺陷样本分布

    类型 训练样本 测试样本 标签 总计
    氧化皮 270 30 0 300
    斑块 270 30 1 300
    开裂 270 30 2 300
    点蚀 270 30 3 300
    内含物 270 30 4 300
    划痕 270 30 5 300
    总计 1620 180 1800
    下载: 导出CSV

    表  2  非图像缺陷数据集ULTA-DET缺陷样本分布

    深度/mm 训练样本 测试样本 标签 总计
    2 72 8 0 80
    5 72 8 1 80
    8 72 8 2 80
    总计 216 24 240
    下载: 导出CSV

    表  3  CNN参数

    参数类型 参数
    激活函数 ReLU
    优化算法 Adam算法
    损失函数 交叉熵
    学习率 0.001(ULTA-DET数据集)
    0.0001(NEU-DET数据集)
    批训练块 8(ULTA-DET数据集)
    30(NEU-DET数据集)
    下载: 导出CSV

    表  4  人工提取NEU-DET数据集的特征类型

    缺陷特征 具体缺陷特征 数量
    几何特征 缺陷面积、缺陷周长 2
    灰度特征 灰度平均值、灰度方差、歪度、
    峭度、能量、熵、最大灰度值、
    最小灰度值、灰度幅值
    9
    下载: 导出CSV

    表  5  人工提取特征和CNN提取特征在NEU-DET上的测试结果

    方法 准确率/% 精准率/% 召回率/% 分类时
    间/s
    人工 + DT 90.66 90.7 90.54 1000.5
    CNN + DT 92.22 91.9 92.24 3459.9
    下载: 导出CSV

    表  6  有无PCA-DT在NEU-DET上的测试结果

    方法 准确率/% 精准率/% 召回率/% 分类时间/s
    CNN 92.75 90.78 90.63 41666.1
    CNN-PCA-DT 94.76 93.79 94.32 3007.2
    下载: 导出CSV

    表  7  不同算法在NEU-DET上的测试结果

    结果 机器学习 深度学习 本文模型
    SVM 文献 [20] VGG16 ResNet34 GoogLeNet CNN + PCA + DT
    准确率/% 91.12 94.22 93.25 92.15 92.78 94.76
    精准率/% 89.23 94.11 94.10 91.68 92.11 93.79
    召回率/% 90.32 94.49 93.67 89.77 91.32 94.56
    分类时间/s 956.4 2567.4 125000.6 60325.8 96983.1 3007.2
    提取特征方式 人工 人工 卷积 卷积 卷积 卷积
    下载: 导出CSV

    表  8  人工提取ULTA-DET数据集的特征类型

    缺陷
    特征值
    具体缺陷特征 数量
    无量纲
    参数
    斜度、峰度、峰值、清除指标、
    形状指标、脉冲指标
    6
    有量纲
    参数
    方差、平均值、最大值、最小值、
    幅值、标准差
    6
    下载: 导出CSV

    表  9  不同算法在ULTA-DET数据集上的测试结果

    结果 机器学习 深度学习 (机器 + 深度)学习
    DT SVM 文献[20] ResNet34 GoogLeNet VGG16 CNN CNN + DT CNN-PCA-DT
    准确率/% 73.11 75.78 80.98 97.36 92.98 99.25 96.66 88.75 98.51
    精准率/% 71.79 74.26 82.65 97.35 95.24 98.26 95.44 89.80 97.41
    召回率/% 70.46 75.65 83.87 98.56 94.57 97.65 93.56 88.89 97.82
    分类时间/s 40.3 49.3 50.6 1268.1 2978.4 3068.7 310.9 77.4 64.1
    提取特征方式 人工 人工 人工 卷积 卷积 卷积 卷积 卷积 卷积
    下载: 导出CSV
  • [1] XU K, LIU S H, AI Y H. Application of Shearlet transform to classification of surface defects for metals[J]. Image and Vision Computing, 2015, 35: 23-30 doi: 10.1016/j.imavis.2015.01.001
    [2] 唐东林, 陈印, 潘峰, 等. RWESOS-VPMCD方法对超声缺陷信号的识别研究[J]. 机械科学与技术, 2021, 40(7): 1072-1078

    TANG D L, CHEN Y, PAN F, et al. Research on recognition of ultrasonic defect signal by RWESOS-VPMCD method[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2021, 40(7): 1072-1078 (in Chinese)
    [3] ZHANG X W, DING Y Q, LV Y Y, et al. A vision inspection system for the surface defects of strongly reflected metal based on multi-class SVM[J]. Expert Systems with Applications, 2011, 38(5): 5930-5939 doi: 10.1016/j.eswa.2010.11.030
    [4] XIAO M, JIANG M M, LI G Y, et al. An evolutionary classifier for steel surface defects with small sample set[J]. EURASIP Journal on Image and Video Processing, 2017, 2017(1): 48 doi: 10.1186/s13640-017-0197-y
    [5] CHU M X, ZHAO J, LIU X P, et al. Multi-class classification for steel surface defects based on machine learning with quantile hyper-spheres[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2017, 168: 15-27 doi: 10.1016/j.chemolab.2017.07.008
    [6] 王海云, 王剑平, 罗付华. 融合多层次特征Faster R-CNN的金属板带材表面缺陷检测研究[J]. 机械科学与技术, 2021, 40(2): 262-269

    WANG H Y, WANG J P, LUO F H. Study on surface defect detection of metal sheet and strip using faster R-CNN with multilevel feature[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2021, 40(2): 262-269 (in Chinese)
    [7] GAJA H, LIOU F. Defect classification of laser metal deposition using logistic regression and artificial neural networks for pattern recognition[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, 94(1-4): 315-326 doi: 10.1007/s00170-017-0878-9
    [8] XU W Z, LI C B, CHOUNG J, et al. Corroded pipeline failure analysis using artificial neural network scheme[J]. Advances in Engineering Software, 2017, 112: 255-266 doi: 10.1016/j.advengsoft.2017.05.006
    [9] GAJA H, LIOU F. Defects monitoring of laser metal deposition using acoustic emission sensor[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2017, 90(1-4): 561-574 doi: 10.1007/s00170-016-9366-x
    [10] MURTA R H F, DE A. VIEIRA F, SANTOS V O, et al Welding defect classification from simulated ultrasonic signals[J]. Journal of Nondestructive Evaluation, 2018, 37(3): 40 doi: 10.1007/s10921-018-0496-y
    [11] ZHAO Y D, HAO K R, HE H B, et al. A visual long-short-term memory based integrated CNN model for fabric defect image classification[J]. Neurocomputing, 2020, 380: 259-270 doi: 10.1016/j.neucom.2019.10.067
    [12] 钟嘉俊, 贺德强, 苗剑, 等. 基于改进Faster R-CNN的地铁车辆焊缝缺陷检测[J]. 铁道科学与工程学报, 2020, 17(4): 996-1003

    ZHONG J J, HE D Q, MIAO J, et al. Weld defect detection of metro vehicle based on improved faster R-CNN[J]. Journal of Railway Science and Engineering, 2020, 17(4): 996-1003 (in Chinese)
    [13] SHI J H, LI Z Y, ZHU T T, et al. Defect detection of industry wood veneer based on NAS and multi-channel mask R-CNN[J]. Sensors, 2020, 20(16): 4398 doi: 10.3390/s20164398
    [14] WU H, GAO W B, XU X R. Solder joint recognition using mask R-CNN method[J]. IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology, 2020, 10(3): 525-530 doi: 10.1109/TCPMT.2019.2952393
    [15] JIA A D, LI B Z, ZHANG C C. Detection of cervical cancer cells based on strong feature CNN-SVM network[J]. Neurocomputing, 2020, 411: 112-127 doi: 10.1016/j.neucom.2020.06.006
    [16] WANG J H, SUN Y N, SUN S M. Recognition of muscle fatigue status based on improved wavelet threshold and CNN-SVM[J]. IEEE Access, 2020, 8: 207914-207922 doi: 10.1109/ACCESS.2020.3038422
    [17] DEMIR F, TURKOGLU M, ASLAN M, et al. A new pyramidal concatenated CNN approach for environmental sound classification[J]. Applied Acoustics, 2020, 170: 107520 doi: 10.1016/j.apacoust.2020.107520
    [18] SUN X K, LIU L, LI C F, et al. Classification for remote sensing data with improved CNN-SVM method[J]. IEEE Access, 2019, 7: 164507-164516 doi: 10.1109/ACCESS.2019.2952946
    [19] WU Q S, GAO T, LAI Z C, et al. Hybrid SVM-CNN classification technique for human-vehicle targets in an automotive LFMCW radar[J]. Sensors, 2020, 20(12): 3504 doi: 10.3390/s20123504
    [20] SONG K C, YAN Y H. A noise robust method based on completed local binary patterns for hot-rolled steel strip surface defects[J]. Applied Surface Science, 2013, 285: 858-864 doi: 10.1016/j.apsusc.2013.09.002
    [21] TSAO W C, LI Y F, LE D D, et al. An insight concept to select appropriate IMFs for envelope analysis of bearing fault diagnosis[J]. Measurement, 2012, 45(6): 1489-1498 doi: 10.1016/j.measurement.2012.02.030
  • 加载中
图(9) / 表(9)
计量
  • 文章访问数:  115
  • HTML全文浏览量:  90
  • PDF下载量:  13
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2020-10-29
  • 刊出日期:  2022-09-05

目录

    /

    返回文章
    返回