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作者：潘源琦;郭斌;汪伟国;潘飞文;陆艺;
单位：中国计量大学计量测试与仪器学院;杭州沃镭智能科技股份有限公司;
摘要：为弥补汽车电磁阀滤网表面缺陷自动化检测的空缺，并解决滤网表面缺陷检测准确率低、存在漏检现象等问题，设计一种基于改进XGBoost的电磁阀滤网表面缺陷检测系统，有效识别电磁阀滤网存在的破洞、松丝缺陷。该系统首先对滤网图像进行滤波、增强，再对滤网区域及滤网塑料骨架区域进行定位，从而提取滤网织物区域；其次提取织物区域的灰度特征和纹理特征，采用基于随机森林的特征递减消除算法进行特征优选，构建XGBoost模型来实现对缺陷的识别与分类；最后采用两重多阶段的超参数寻优策略进行参数优化，提升模型效果。实验结果表明，所设计系统能够识别出滤网表面的缺陷及类型，并且相比传统机器学习检测方法，能够达到更高的准确率。
关键词：电磁阀滤网;;缺陷检测;;XGBoost算法;;随机森林;;特征优选;;超参数寻优
基金资助：浙江省“尖兵”计划项目（2023C01061）;; 国家重点研发计划（2022YFF0705704）;国家重点研发计划（2022YFF0705705）
