基于MobileNet-SSD的钢铁试样缺陷定位系统的研究与设计

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在钢铁行业逐步的发展中,炼钢分析系统成为了不可缺少的一环。炼钢分析的速度和精度不仅对炼钢的过程有影响,而且影响着最后成品的质量。在本次工程中的炼钢检验室中,试样传输过程已经实现全自动化,唯有最后试样送至光谱仍为人工操作。在进行光谱分析时,则需要避开缺陷位置进行打标,这就需要进行对缺陷的位置进行检测。目前使用的样品缺陷检测手段为人工肉眼识别缺陷位置手动打标,然而人工打标不仅人工成本高,而且工作量大,效率低,对工作人员也是一个不小的挑战。使用图像处理以及深度学习技术来代替人眼检测和定位缺陷,不仅提高了工作效率还大大降低了人工成本。本文的主要工作有:(1)首先在复杂的工业条件下针对需要处理的钢铁样饼缺陷类型,采集到打磨过后的样饼图像,并且对不同缺陷类型的样饼进行分类,与此同时,对样饼中的缺陷进行标注,从而得到深度学习算法需要的数据集。(2)对于此工程的缺陷检测过程,首先使用传统视觉进行缺陷检测,使用LabVIEW对实时从相机采集的图像进行预处理,并通过圆检测以及滤波处理从而得到缺陷点以及缺陷位置。使用这种方法结果准确度不够,而且受工业恶劣环境影响较大。(3)针对这种问题,本文采用SSD算法、增加特征融合的MobileNet-SSD目标检测算法,来对数据集进行训练和测试,从而得出增加特征融合的MobileNet-SSD的实时检测的效率更高,速度更快的结论;(4)最后针对工业环境下数据集难以采集数量不够的问题,对目标检测的方法进行了改进。提出了使用WGAN算法实现样品缺陷数据集的数据增强,增加了数据集的深度,避免在训练过程中产生过拟合等有数据集产生的问题,也提高MobileNet-SSD目标检测算法的精度。(5)最终在使用常用评价指标来判断模型的优劣时,结合背景ROI扣除的方法,去除了试样图像的背景对本文的影响,从而进一步提升了模型的精度。本文在实际工程背景下进行了系统的搭建以及测试,最终使用LabVIEW作为最终的部署环境,将使用Python编程语言的MobileNet-SSD目标检测算法应用在系统中;在实现目标缺陷检测的同时,结合在铣机中样饼的位置,判断缺陷件的具体位置以及可以进行光谱分析的区域。通过LabVIEW与现场PLC的对接来实现信息的传递。在最终的系统测试中,缺陷的检测以及定位的精度以及速度可以达到现场所需性能要求,可以满足实际的生产需要。
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