【摘 要】
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缺陷检测在纺织品、玻璃制品、钢材、道路交通、芯片等工业应用领域有非常大的需求,传统上一般使用人工和基于机器视觉的检测方法。但是,人工检测效率低、速度慢;而传统的机器视觉检测又需要依赖一些人为设计的特征,且鲁棒性差。近年来,随着计算机算力的提高以及深度神经网络的快速发展,使用深度学习方法,特别是使用目标检测方法进行缺陷检测逐渐成为研究热点之一。Cascade R-CNN是一个较新的、检测效果较好的二
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缺陷检测在纺织品、玻璃制品、钢材、道路交通、芯片等工业应用领域有非常大的需求,传统上一般使用人工和基于机器视觉的检测方法。但是,人工检测效率低、速度慢;而传统的机器视觉检测又需要依赖一些人为设计的特征,且鲁棒性差。近年来,随着计算机算力的提高以及深度神经网络的快速发展,使用深度学习方法,特别是使用目标检测方法进行缺陷检测逐渐成为研究热点之一。Cascade R-CNN是一个较新的、检测效果较好的二阶段目标检测算法。因此,本文基于Cascade R-CNN,并对其进行改进,对酒瓶缺陷进行检测,主要做了以下研究工作:（1）提出了一种使用候选框宽高比进行K-means++聚类的方法,对RPN网络中的候选框形状进行实验设计。结果表明,与基于数据分析得到候选框形状的方法相比,使用本文提出的候选框宽高比聚类的方法具有更好的检测效果。（2）针对数据集可能存在的噪声、样本不平衡等问题,通过图片剪裁、小目标过采样、缺陷拼接结合等多种数据预处理方式,进行组合实验对比,确定了数据预处理方案。使用本文提出的预处理方式对酒瓶数据集进行处理后,整体的m AP值提升2.6%。（3）针对酒瓶缺陷的特点,对Cascade R-CNN网络结构进行改进,并通过实验验证其优化效果。具体包括:把骨干网络由只有普通卷积的ResNet-50预训练网络替换为带有可变形卷积v2的ResNet-50预训练网络;FPN中引入了平衡特征金字塔结构,增强FPN中每层特征的语义信息;使用Guided Anchoring结构替换RPN结构,提取到质量更高的感兴趣区域;采用Focal Loss解决感兴趣区域采样不均衡问题;在R-CNN网络阶段,采用本文改进的OHEM算法进行采样解决样本不平衡问题;使用Soft-NMS替换NMS,使样本中可能出现的重叠缺陷目标保留下来。使用改进后的Cascade R-CNN网络进行检测时,虽然检测速度有小幅度下降,但是整体的mAP比经过数据集预处理后又提高了2.9%。
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