【摘 要】
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将深度学习算法及计算机视觉技术应用于工件表面缺陷检测是目前的研究热点,并在多种缺陷检测任务中取得了良好的效果。但目前仍然存在深度学习技术操作门槛高、缺陷检测系统通用性差、小样本学习精度差等问题。本文针对上述问题展开研究,以期开发一款工件表面缺陷检测系统。论文对经典的图像分类网络和目标检测网络进行了研究,结合工件表面缺陷检测系统的设计需求,选择了图像分类网络作为缺陷检测系统的基础网络。利用深度学习方
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将深度学习算法及计算机视觉技术应用于工件表面缺陷检测是目前的研究热点,并在多种缺陷检测任务中取得了良好的效果。但目前仍然存在深度学习技术操作门槛高、缺陷检测系统通用性差、小样本学习精度差等问题。本文针对上述问题展开研究,以期开发一款工件表面缺陷检测系统。论文对经典的图像分类网络和目标检测网络进行了研究,结合工件表面缺陷检测系统的设计需求,选择了图像分类网络作为缺陷检测系统的基础网络。利用深度学习方法实现工件表面缺陷检测的问题,实质上是一个小样本学习的问题。为此,重点对小样本学习,以及防过拟合方法进行了研究。通过实验对比,对正则化、丢失输出、BN方法、数据增强等小样本学习辅助方法进行了测试评价,研究其在小样本学习时对减轻过拟合现象、提高模型精度的影响。同时对数据增强过程中,旋转和平移时的黑边问题,以及随机裁切时图像过于畸形的问题进行了改进。综合上述研究结论,在VGG和EfficientNet的基础上,提出了VGG-lite和EfficientNet-S系列图像分类模型,并在三个工业缺陷数据集上进行了测试。实验结果表明,文中提出的两种模型具有在小样本学习时精度高、速度快的优点。为解决深度学习技术门槛高、神经网络训练和调参过程繁琐、不方便部署的问题,将神经网络模型训练过程中的数据集划分、数据集标签生成、神经网络超参数设置、模型训练等集成到同一系统,并通过PyQt5完成了系统的界面设计。在工件表面缺陷检测系统中,设计了用户管理模块和工程管理模块,通过MySQL数据库实现了对用户账号信息、管理员密钥和工程信息的管理。通过弹条扣件表面缺陷检测这一实例,以及多个工业缺陷数据集对系统进行测试,试验结果表明,缺陷检测系统运行稳定、操作简单、通用性好、识别精度高,能够很好的完成工件表面缺陷检测任务。
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