【摘 要】
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金属表面缺陷检测问题广泛出现在工业设计与制造中,常用的解决方法有人工、传统图像处理以及基于深度学习的方法,由于深度学习方法具有对环境适应性强、精确度与自动化程度高等优点,成为近年研究的热点。本文主要基于几种常见的卷积神经网络,针对一种金属材料—陶瓷覆铜板的表面缺陷判定及定位问题开展研究。针对工业界关心的陶瓷覆铜板表面是否存在缺陷的判定问题,首先借助VGG16和Res Net101建立缺陷判定模型,
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金属表面缺陷检测问题广泛出现在工业设计与制造中,常用的解决方法有人工、传统图像处理以及基于深度学习的方法,由于深度学习方法具有对环境适应性强、精确度与自动化程度高等优点,成为近年研究的热点。本文主要基于几种常见的卷积神经网络,针对一种金属材料—陶瓷覆铜板的表面缺陷判定及定位问题开展研究。针对工业界关心的陶瓷覆铜板表面是否存在缺陷的判定问题,首先借助VGG16和Res Net101建立缺陷判定模型,基于陶瓷覆铜板原图和子图两类数据集做了一系列实验,实验结果表明虽然误检率较低,但漏检率偏高。为了降低漏检率,借助Faster R-CNN,分别基于上述两类数据集,通过对特征提取网络和锚点框参数等进行优化,并采用数据扩充和迁移学习的策略,构建了两种新的缺陷判定模型。实验结果表明,基于子图的模型效果更好,且比基于分类网络建立的模型具有更低的漏检率。为了提高时效性,还基于YOLOv4构建了一种初步的缺陷判定模型。进一步,针对陶瓷覆铜板表面缺陷定位问题,借助Faster R-CNN,在继承判定模型优化策略的基础上,通过对一些参数进行调优,构建了具有较高精确度的缺陷定位模型。
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