1. 毕业设计（论文）主要目标：
本课题通过理论分析与系统搭建，研究两种技术的缺陷检测机理。采用控制变量法，实验分析了光源颜色、光照方式、光照角度、图像采集设备等因素对自动光学检测中缺陷成像效果的影响，线圈形状、提离距离、激励电流大小等参数对电涡流脉冲热成像检测中热效应的影响。最后分别使用MASK-RCNN网络对两类图像数据进行特征提取与缺陷识别，并对检测结果做出决策层级别的融合，实现自动光学与电涡流脉冲热成像的融合检测。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1.对光热融合缺陷检测相关基础理论的学习
2.对系统的硬件进行选型与参数标定
3.设计系统的软件结构，其中包括设备的连接，Mask-RCNN网络的搭建与决策层的融合算法
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3. 主要参考文献
[1]刘向锋. 钢管焊缝成像及缺陷检测系统的设计与实现[D]. 西安:西安理工大学. 2018[2]刘寒笑. 基于机器视觉的磁性材料外观自动光学检测成像技术研究[D]. 成都:电子科技大学. 2017[3]赵立明. 基于激光扫描成像与异源CCD融合的连铸热坯表面缺陷检测方法研究[D].重庆:重庆大学. 2014[4]肖湘. 基于空间—时序—状态融合的涡流热成像缺陷检测方法[D]. 成都:电子科技大学.2018[5]陈英红. 杜明坤.基于Mask-RCNN与结构激光的纵焊缝5个参数检测方法[J]. 自动化与信息工程, 2018
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