【摘 要】
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本文的主要检测对象电机端盖是一种复杂的铸造零件,目前对于这种铸件的检测主要依靠低效率、低准确率的人工检测方法,迫切需要一套智能检测系统来完成自动检测。基于这样的背景,本文将机器视觉技术应用于电机端盖表面缺陷检测中,并提出了基于深度学习的复杂缺陷分类方法和复杂背景下小目标缺陷检测方法。主要研究内容包括:（1）对电机端盖缺陷检测系统进行总体设计,设计检测工位,制定检测流程,在此基础上进行相应软硬件设计
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本文的主要检测对象电机端盖是一种复杂的铸造零件,目前对于这种铸件的检测主要依靠低效率、低准确率的人工检测方法,迫切需要一套智能检测系统来完成自动检测。基于这样的背景,本文将机器视觉技术应用于电机端盖表面缺陷检测中,并提出了基于深度学习的复杂缺陷分类方法和复杂背景下小目标缺陷检测方法。主要研究内容包括:（1）对电机端盖缺陷检测系统进行总体设计,设计检测工位,制定检测流程,在此基础上进行相应软硬件设计。（2）阐述了卷积神经网络的基础原理,分析了几种经典网络模型的结构和特性,在此基础上提出了一种更适合工业场景中小样本数据集的复杂缺陷分类模型。该模型以密集连接块为基本组件,针对小样本情况下容易出现的过拟合问题,在密集连接块中使用较少的层级和较低的增长率,并使用1×1卷积构成瓶颈层和运用全局池化的方法,降低模型参数量。另外,对比了Mish和Re LU激活函数对模型的影响,最终在模型中使用Mish激活函数,进一步提升了分类准确率。实验结果表明,该模型在本文数据集上达到了96.1%的分类准确率,优于VGGNet、Res Net等同类型深度学习算法和传统的SVM分类算法。（3）针对复杂背景下小目标缺陷的检测,首先使用限制对比度的自适应直方图均衡化方法加强原图中目标特征。针对训练图片背景单一导致模型抗干扰能力差、泛化性能低的问题,使用了Mosaic和Cut Mix等多种数据增强方法,并改进了Mosaic方法使其适应小目标缺陷检测。针对使用YOLOv4进行小目标检测时正负样本不平衡导致检测率低的问题,提出了自适应多尺度焦点损失+CIo U损失的加权融合损失函数。最后,使用K-means算法初始化锚点框,使模型更适应线状缺陷的预测。实验结果表明,该方法对于电机端盖侧边裂纹类别的检测达到了96.3%的平均精度（Average Precision,AP）,单张检测时间48ms,满足工程应用的要求。检测精度相较于改进前提升10.3%,并优于同类型目标检测算法。
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