【摘 要】
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随着生活水平的提高,人们对产品包装的要求也逐步提升。玻璃瓶作为最常用的容器之一,其质量检测环节成为了工业生产的重中之重。传统人工玻璃瓶检测技术已经不足以满足大批量生产下的高要求,计算机视觉在质量检测技术中的广泛应用是大势所趋。目前,国内玻璃瓶缺陷检测技术仍然有待突破,探索深度学习与玻璃瓶缺陷检测相结合以实现更佳的检测效果尤为重要。玻璃瓶缺陷检测技术面临着背景单一,检测目标尺寸不规则且小目标居多的难
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随着生活水平的提高,人们对产品包装的要求也逐步提升。玻璃瓶作为最常用的容器之一,其质量检测环节成为了工业生产的重中之重。传统人工玻璃瓶检测技术已经不足以满足大批量生产下的高要求,计算机视觉在质量检测技术中的广泛应用是大势所趋。目前,国内玻璃瓶缺陷检测技术仍然有待突破,探索深度学习与玻璃瓶缺陷检测相结合以实现更佳的检测效果尤为重要。玻璃瓶缺陷检测技术面临着背景单一,检测目标尺寸不规则且小目标居多的难题,因此,本文将基于深度卷积神经网络的目标检测技术应用到玻璃瓶缺陷检测中去。首先,本文深入研究了卷积神经网络的主要结构以及常见的卷积神经网络模型。根据玻璃瓶缺陷的特点,搭建了玻璃瓶缺陷采集系统,建立了玻璃瓶缺陷数据集,研究了基于Faster R-CNN的玻璃瓶缺陷检测技术。针对于VGG16不能满足更好的检测精度的问题,使用ResNet101作为特征提取网络,并且对锚框的相关参数进行了优化,改善了对小目标检测精度不高的问题。其次,本文提出了将形变卷积、特征金字塔网络与Faster R-CNN相结合的方法,构建了对称式的形变特征金字塔网络结构,改善了多尺度特征的提取的效果,增强了模型的泛化能力。经过在建立的PASCAL VOC2007格式的玻璃瓶缺陷检测数据集上进行验证,本文算法的mAP值达到了86.13%。最后,将本文算法的模型加载到通过PyQt5所设计的界面中,设计并实现了一个玻璃瓶缺陷检测软件系统,可以完成检测功能,记录检测结果,提高质检人员使用本算法进行玻璃瓶缺陷检测工作的体验感。
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