机械工程学报 ›› 2026, Vol. 62 ›› Issue (10): 146-158.doi: 10.3901/JME.260339
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杜旺哲1,2,3, 王涛1, 张飞宇1, 刘亚星1,2,3,4, 牛小淼1,2,3, 刘元铭1,2,3, 王涛1,2,3, 黄庆学1,2,3
DU Wangzhe1,2,3, WANG Tao1, ZHANG Feiyu1, LIU Yaxing1,2,3,4, NIU Xiaomiao1,2,3, LIU Yuanming1,2,3, WANG Tao1,2,3, HUANG Qingxue1,2,3
摘要: 针对当前冷轧板带表面高精度在线缺陷检测需求,设计并搭建一种冷轧板带表面多模态检测平台,实现板带表面二维RGB图像与三维点云的同步采集。针对在生产工况中由振动与板形干扰等因素造成三维点云失真等问题,提出一种考虑振动干扰的深度图转化方法,其由坐标投影变换、板形拟合滤除和深度栅格映射三个模块构成,可有效补偿振动噪声等并生成高保真深度图。提出一种冷轧板带表面缺陷多模态分割网络,采用双流编码-双支路解码架构,集成多尺度特征解析模块,引入“逐级输出监督+深浅层双重监督”的混合监督策略。试验结果表明,该网络在冷轧板带表面多模态缺陷数据集上实现最优的缺陷分割性能,推理速度达68 FPS,验证了其在振动干扰下对冷轧板带表面进行高精度在线缺陷检测的可行性。
中图分类号: