工业PVC瑕疵检测系统研发及其识别加速机制研究

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PVC皮革是日常生活中应用广泛的一种工业产品,工业PVC皮革生产过程中由于环境、设备的因素会不可避免的让生产线中的皮革出现瑕疵,因此需要对生产完成的PVC皮革产品进行质量检测,保证存在瑕疵的皮革不会流入市场。国内PVC皮革生产线的质量检测环节目前主要采取人工检查皮革表面瑕疵方式判断质量是否合格,这种检查方式一方面存在人为主观因素的影响,且效率低下,另一方面这种产后检查产品质量的方式不能够及时发现和制止造成瑕疵的源头从而造成损失。鉴于目前机器视觉技术、目标检测技术发展越加成熟,本文设计一个基于机器视觉和深度学习目标检测技术的工业PVC瑕疵检测系统,旨在将目标检测技术应用到工业PVC生产线中进行产中检测PVC皮革表面瑕疵,在生产的同时进行质量检查以避免瑕疵出现造成生产浪费。由于皮革生产线的速度较快,本文使用目前在检测速度方面表现优秀的YOLOv5算法检测瑕疵目标,并对该算法识别目标的加速机制进行研究,让检测速度适应产线速度。本文的主要工作有以下内容:1、根据对PVC皮革生产线进行的实地调查,总结生产线的环境和需求,对系统的架构和功能进行详细分析,将系统功能分为五个模块,分别为在线检测模块、作业统计模块、产品管理模块、相机管理模块和系统配置模块。本文基于Windows平台,结合Duilib界面库技术完成了系统各个模块的UI开发,使用SQLite实现对系统数据的增删改查,使用Pluma框架实现功能模块插件化,并在此插件化技术上完成相机控制插件和瑕疵目标检测插件的开发,对于相机控制插件技术,本文以控制DALSA相机为例,阐述了控制工业相机的基本流程和实现方式,对于瑕疵目标检测插件化技术,本文结合了OnnxRuntime框架实现模型推理。2、研究深度学习推理加速机制,在YOLOv5算法的基础上对其模型进行了轻量化。本文结合轻量级网络MobileNetV3的优势,将MobileNetV3网络替换YOLOv5算法的网络主干。为了分析替换网络的对瑕疵目标检测提速的可行性,本文使用现场调研得到的PVC皮革表面缺陷图片作为数据集,即经过图像预处理得到的8700张PVC皮革瑕疵图片,本文通过实验对比得出替换网络后对工业PVC皮革瑕疵的检测精度有所下降,但是检测速度明显提高,而结合工业生产需求这种以精度换取检测速度的提高在工业上在可接受范围内,达到了PVC皮革瑕疵检测提速的目的。本文基于CUDA框架、TensorRT框架实现了模型推理的硬件加速方案,并进行对比试验,得出使用GPU加速的可行性。通过工业现场的实施反馈,本文所研发的工业PVC瑕疵检测系统在皮革质量检测方面提高了对瑕疵目标的检测效率,适应于工业PVC皮革生产过程中实时质量检测任务。
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