【摘 要】
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复杂的生产环境与繁琐的生产流程,导致生产出的部分工件存在缺陷。这些缺陷影响着工件的外在美观,也影响着其作为元件的产品的质量。本文从实际应用出发,基于深度学习设计了一种轻量化的工件缺陷检测流程,并展开相关的研究与实验,在三种不同材质的工件数据集上验证了此方案的可行性,为工业工件缺陷检测提供了一种可行方案。针对工件表面缺陷形状各异,轮廓信息不明晰,微小缺陷检测困难的问题,本文基于U-Net改进实现了一
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复杂的生产环境与繁琐的生产流程,导致生产出的部分工件存在缺陷。这些缺陷影响着工件的外在美观,也影响着其作为元件的产品的质量。本文从实际应用出发,基于深度学习设计了一种轻量化的工件缺陷检测流程,并展开相关的研究与实验,在三种不同材质的工件数据集上验证了此方案的可行性,为工业工件缺陷检测提供了一种可行方案。针对工件表面缺陷形状各异,轮廓信息不明晰,微小缺陷检测困难的问题,本文基于U-Net改进实现了一种轻量级缺陷分割算法。首先,使用Dense block替换U-Net的原始特征提取网络,以增强网络的特征学习能力;其次,设计了特征融合模块,在不引入较多参数的情况下增强对微小缺陷的分割性能;最后,采用混合损失函数对网络进行训练,以避免使用单一损失函数训练带来的问题。实验结果表明,改进算法FFDUNet具有较高的分割精度,参数量为2.33M,模型轻量,且对计算机设备要求不高。本文对经典轻量级网络MobileNet V3进行改进,设计一种高效的工件表面缺陷分类算法,以解决缺陷区域在整个工件区域占比小,造成模型分类精度低的问题。首先,在保证模型分类精度的前提下,裁剪Mobile Net V3的冗余卷积层,以减少模型参数量;其次,使用Mish激活函数替换ReLU激活函数,以使网络提取到更多有效信息,提高缺陷的识别精度。实验结果表明,改进算法CAMMobile Net V3在电子换向器、磁瓦以及玻壳工件上的分类精度分别达到100%、98.46%、97.43%,同时模型参数量仅有0.18M,推理速度达188.23FPS。CAMMobile Net V3具有良好的分类精度和实时性。为验证本文算法在边缘设备上的性能指标,在英伟达Jetson TX2嵌入式平台上分别对各算法和级联算法进行性能检测。实验数据说明,本文级联算法Io U为93.87%,F1值为97.51%,实现了高性能的工件缺陷检测。此外,为实现了级联算法的检测结果展示,还设计了工件缺陷在线检测系统。
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