【摘 要】
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十字轴是汽车底盘传动系统中万向传动装置的关键零部件,十字轴表面在生产过程中会产生各种各样的缺陷,因此十字轴表面缺陷检测具有至关重要的意义。相比于传统的检测算法,基于深度学习的目标检测算法检测准确率更高、适应性更强。但是在实际复杂的工业环境中,基于深度学习的表面缺陷检测难度增加,由于神经网络巨大的参数量使检测效率变低。针对上述问题,本文的主要工作如下:（1）基于深度学习的目标检测算法,数据集的制作至
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十字轴是汽车底盘传动系统中万向传动装置的关键零部件,十字轴表面在生产过程中会产生各种各样的缺陷,因此十字轴表面缺陷检测具有至关重要的意义。相比于传统的检测算法,基于深度学习的目标检测算法检测准确率更高、适应性更强。但是在实际复杂的工业环境中,基于深度学习的表面缺陷检测难度增加,由于神经网络巨大的参数量使检测效率变低。针对上述问题,本文的主要工作如下:（1）基于深度学习的目标检测算法,数据集的制作至关重要。由于目前十字轴表面缺陷没有公开数据集,因此对十字轴视觉检测生产中的缺陷图像进行采集归类,制作十字轴表面缺陷数据集。选用YOLOv5作为本文的基线算法,并详细介绍其网络结构和网络中的子模块,算法模型的实验环境和评价指标。在YOLOv5模型上训练十字轴表面缺陷数据集,m AP达到了79.2%,推理时间为38.6ms。（2）针对十字轴表面缺陷数据集中缺陷目标尺寸都很小的特点,应用KMeans算法聚类得到新的anchors,这加速了损失函数收敛,增加了预测框与真实框的匹配程度,使模型的m AP从79.2%提升到了81.4%;通过在YOLOv5主干网络中添加SENet通道注意力机制,提高了目标特征的重要性同时抑制了无用特征,模型的m AP提升了大约1%.（3）介绍了卷积神经网络中的结构重参数化,以Rep VGG模块为例,详细描述了结构重参数化的计算过程。用DBBm重参数化模块替换YOLOv5主干网络和颈部网络中的C3模块,在推理阶段经过重参数化减少了网络的参数量,推理时间为原模型的63%,模型体积仅为原始体积的42%,在提升模型精度的同时减少了推理时间。对于工业应用场景,改进后的模型检测准确率更高,推理速度更快,同时漏检率更低,更具有实用价值。
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