【摘 要】
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物体表面缺陷检测的研究在各个领域都有重要意义。本文为了探寻和改进物体表面缺陷检测的方法,利用改进的卷积神经网络（CNN）模型以磁瓦为检测对象对物体表面缺陷检测进行了研究,主要研究内容如下:1.本课题研究磁瓦表面缺陷检测,拍摄了磁瓦原样本图片,制作了包含磁瓦表面各种缺陷如小孔、缺损、裂纹等缺陷的数据集作为研究所使用的主要数据集,数据集中一共有3300张处理好并打上标签的图片。2.由于磁瓦的各种缺陷样
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物体表面缺陷检测的研究在各个领域都有重要意义。本文为了探寻和改进物体表面缺陷检测的方法,利用改进的卷积神经网络（CNN）模型以磁瓦为检测对象对物体表面缺陷检测进行了研究,主要研究内容如下:1.本课题研究磁瓦表面缺陷检测,拍摄了磁瓦原样本图片,制作了包含磁瓦表面各种缺陷如小孔、缺损、裂纹等缺陷的数据集作为研究所使用的主要数据集,数据集中一共有3300张处理好并打上标签的图片。2.由于磁瓦的各种缺陷样本难以获取,结合了迁移学习和Net2Net的训练方法提出了磁瓦的迁移训练方法对模型进行训练,降低了模型对训练数据量的需求,减轻了训练过程中硬件设备的劣势所带来的影响,减少了训练大网络所需的时间,缩短了实验周期。3.本课题针对磁瓦表面缺陷检测,应用YOLOX的CNN模型通过添加注意力机制模块和优化特征提取网络对其进行了改进,改进后的模型M-YOLOX对于各种缺陷的AP值均有所提升,m AP值达到了91.06%比原模型提升了5.02%。4.因改进的M-YOLOX模型在检测速度上仍然比不上YOLO-v5模型,所以对YOLO-v5模型再进行改进,通过添加注意力机制模块、优化特征提取网络、扩张模型特征提取和检测的尺度以及改进自适应锚框的计算方法来提升模型的检测性能,最后定义了一个新的指标PN对各模型的整体性能进行对比,得到结果,改进后的M-YOLO-v5模型的PN指标最高。
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