研究目的
通过X射线计算机断层扫描（CT）和卷积神经网络（CNN）检测内部组件装配故障，以提高产品质量。
研究成果
所提出的结合X射线CT与卷积神经网络的方法能有效识别装配错误、漏装、错位等问题，提升产品质量。该方法在装配识别和投影重叠方面具有鲁棒性，解决了仅用CNN识别装配缺陷位置时的问题。
研究不足
该方法需要大量计算，因此耗时较长，不适用于某些产品内部组件的在线检测。此外，由于机械精度和公差误差，在多视角数字射线照相（DR）中会出现轻微的位移、旋转和缩放，影响连接区域的分类和匹配。
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通过X射线CT和深度学习识别内部组件装配错误
DOI：10.1016/j.nima.2018.12.031
期刊：Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
确保复杂产品的所有组件正确组装至关重要。由于许多情况下部分组件被封装在不透明外壳内，目前采用X射线成像技术提取其特征并与已知特征进行比对。但X射线成像在识别内部组件错误装配方面鲁棒性不足，因为某些组件可能相互重叠。为解决该问题，我们提出一种结合X射线计算机断层扫描（CT）与卷积神经网络（CNN）的新型内部组件装配故障检测方法：通过机械旋转产品使X射线CT机获取各内部组件的多视角投影信息，进而利用深度学习实现组件识别。训练CNN模型对内部组件分类并输出各组件坐标后，基于CNN识别结果与CT投影正弦图，可在标准产品的投影数据集中找到对应参考投影。通过比对各组件位置，可识别置换或错位情况。仿真与实验均表明，该方法能有效识别错误装配、缺失装配、组件置换等问题，显著提升产品质量。
作者：
Yihong Li，Tong Wu，Yan Han，Ping Chen
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