A Convolution Neural Network-based Approach for Metal Surface Roughness Evaluation

人工神经网络 卷积神经网络 卷积(计算机科学) 计算机科学 表面粗糙度 水准点(测量) 集合(抽象数据类型) 表面光洁度 人工智能 试验装置 机器学习 数据挖掘 模式识别(心理学) 材料科学 复合材料 大地测量学 程序设计语言 地理
作者
Yan Hui Liu,Zengren Pan,Zhiwei Li,Qiwen Xun,Ying Wu
出处
期刊:Current materials science [Bentham Science]
卷期号:17 (2): 148-166
标识
DOI:10.2174/2666145416666230420093435
摘要

Background: Metal surface roughness detection is an essential step of quality control in the metal processing industry. Due to the high manual involvement and poor efficiency of traditional roughness testing, rapid automated vision detection has received increasing attention in product quality control. Many methods have focused on extracting features related to roughness from images by means of mathematical statistics. However, these methods often rely on extensive experiments and complex calculations, while being sensitive to external environmental disturbances. Methods: In this paper, a convolution neural network-based approach for metal surface roughness evaluation has been proposed. The convolutional neural network was initialized using a transfer learning strategy, and the data augmentation technique was applied to the benchmark dataset for sample expansion. Results: To evaluate this approach, samples of 4 types of roughness classes were prepared. The samples were divided into a training set, validation set, and test set in the ratio of 7:2:1. The accuracy of the neural network on the test set was found to be above 86%. Conclusion: The effectiveness of the proposed approach and its superiority over manual detection have been demonstrated in the experiments.
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