【摘 要】
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轮毂的缺陷检测对汽车的行驶安全尤为重要。使用全自动轮毂射线检测系统可以对被检轮毂按照出厂标准严格把控,提升工厂对轮毂缺陷的检测效率。缺陷检测算法是全自动轮毂缺陷检测系统的核心,针对当前轮毂缺陷检测算法存在速度较慢、漏判误判等缺点,本研究提出了一种基于卷积神经网络的轮毂缺陷快速检测算法,并通过自建数据集验证了算法的有效性。本文首先探究了使用深度学习技术完成轮毂缺陷检测的可行性,使用工厂在线检测的轮毂
【基金项目】
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国家重大科学仪器设备开发专项《二维X射线成像系统集成及像质优化与评估》（2013YQ24080304）； 山西省科技攻关项目《汽车轮毂内部缺陷的X射线自动检测系统》（20140321010-02）；
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轮毂的缺陷检测对汽车的行驶安全尤为重要。使用全自动轮毂射线检测系统可以对被检轮毂按照出厂标准严格把控,提升工厂对轮毂缺陷的检测效率。缺陷检测算法是全自动轮毂缺陷检测系统的核心,针对当前轮毂缺陷检测算法存在速度较慢、漏判误判等缺点,本研究提出了一种基于卷积神经网络的轮毂缺陷快速检测算法,并通过自建数据集验证了算法的有效性。本文首先探究了使用深度学习技术完成轮毂缺陷检测的可行性,使用工厂在线检测的轮毂DR图像制作数据集,从经典图像语义分割模型U-Net入手,对其进行改进,研究了加深网络深度对实验结果的影响,引入门控注意力机制,使用多种激活函数和不同大小的卷积核对模型进行了微调和改进,提出基于U-Net的改良模型AW-Net,在本文自建数据集上的m Io U指标可达到0.899,解决了轮毂内部的小缺陷易被漏检的问题。针对AW-Net在轮毂缺陷分割实验中存在模型冗余和小目标缺陷与噪声的误判问题,同时为实现更加快速轮毂缺陷检测算法,本文沿用AW-Net的编解码思想,通过分析常规卷积与膨胀卷积和深度可分离卷积等卷积方式的特点,结合对比当下热门的轻量化特征提取网络,提出轻量化汽车轮毂内部缺陷语义分割模型Effi-Deep Lab,使用Efficient Net作为特征提取网络,结合轮毂内部缺陷的实际特点重新设计ASPP层的空洞配比,解码端通过多尺度融合来进一步提高模型精度。对于算法中出现的噪声误判为缺陷的现象,本文在常规数据增强方式的基础上引入图像加噪与图像增强技术来加深模型对缺陷区域的学习,提升模型的鲁棒性和检测效果,同时自建多分类缺陷数据集,对轮毂DR图像实现缩孔、缩松和裂纹三类缺陷的语义分割,通过对比实验验证了本文所提算法能快速准确的识别缺陷。
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