多级解码神经网络用于滚珠丝杠点蚀检测

来源：电子测量技术杂志2024年第1期北京时间：

作者：赵慧锋，李铁军

单位：1.沈阳化工大学装备可靠性研究所 沈阳 110142; 2.沈阳化工大学机械与动力工程学院 沈阳 110142

摘要：由于滚珠丝杠点蚀区域小，环境干扰严重,缺陷难以及时检测。所以提出了一种多级解码神经网络,实现滚珠丝杠点蚀缺陷的分割。该网络由编码器、多级解码器和多尺度注意力模块组成。编码器由Resnet34组成,并引入Ghost模块构建了轻量化的多级解码器。为了融合多尺度特征并过滤冗余信息，设计了多尺度注意力模块。采用二值交叉熵函数，IOU和SSIM函数组成的混合损失函数训练网络。在滚珠丝杠缺陷数据集上做了实验，多级解码神经网络在maxFβ指标上达到了0.770 3，与其他方法相比，该网络取得了更好的分割结果，并且单张图片处理时间为26 ms。为滚珠丝杠点蚀缺陷实时分割提供了一种新的方法。

关键词：滚珠丝杠;缺陷检测;神经网络;图像分割

基金资助：国家自然科学基金(52275156)、辽宁省重点(一般)项目教育部(LJKZ0435)项目资助