基于图像的汽车零部件内部和外观缺陷检测

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铸件压铸过程较为复杂，其缺陷包括外部和内部缺陷，此项目主要是检测内部缺陷是指目测不能发现的内部缺陷：诸如气孔、缩孔、缩松、内部裂纹、杂质等。

利用X射线图获取工件透视图，实现检测内部缺陷：诸如气孔、缩孔、缩松、内部裂纹、杂质等，利用深度学习等机器学习方法检测铸件内部缺陷，已到达工业实际应用要求，成果在国际顶级期刊发表。

外部缺陷识别率超过98%，内部缺陷识别率超过92%。

采用了图像处理以及深度学习进行识别，获得了较高的识别率；此外在深度学习方法中引入通道注意力机制和双线性注意力机制，提高了缺陷的识别率。

针对实际使用要求，完成了工程样机的集成和核心算法实现，在典型使用环境下验证，功能和性能指标达到了工程应用要求。能够检测绝大多数气孔形等内外部缺陷，达到了预定的指标。