【摘 要】
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随着我国工业制造领域的迅速发展,工业产品几乎覆盖到生活的各个方面。然而,在工业自动化生产过程中,不可避免地出现缺陷产品。如果这些缺陷产品流入市场,将导致企业遭遇信用危机,降低产品的竞争力。因此,如何快速、准确地实现自动化缺陷检测是工业生产中一个亟待解决的问题。目前,产品表面缺陷检测主要依靠传统机器视觉检测和基于深度学习方法的检测。这些算法虽在一定程度上能满足高效性的需求,但仍存在以下问题:首先,表
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随着我国工业制造领域的迅速发展,工业产品几乎覆盖到生活的各个方面。然而,在工业自动化生产过程中,不可避免地出现缺陷产品。如果这些缺陷产品流入市场,将导致企业遭遇信用危机,降低产品的竞争力。因此,如何快速、准确地实现自动化缺陷检测是工业生产中一个亟待解决的问题。目前,产品表面缺陷检测主要依靠传统机器视觉检测和基于深度学习方法的检测。这些算法虽在一定程度上能满足高效性的需求,但仍存在以下问题:首先,表面缺陷的形状、大小、位置等都具有很强的随机性,从而降低了现有缺陷检测算法的精度,使其不具有泛化性和实用性;其次,正常样本和缺陷样本数量的不平衡,给有监督算法带来了一定的困难。针对这些问题,本文的研究工作如下:（1）针对缺陷形状各异、大小不一、位置不定等问题,本文将待检测图像分成多个图像块后再逐一进行检测。这一做法不仅使得缺陷在图像中更加显著,而且可以在一定程度上缓解样本不平衡问题。（2）针对现有检测算法精度低、不实用的问题,本文设计有监督算法,同时引入注意力模块和多尺度特征融合模块,使算法更加关注对缺陷检测有用的特征。为进一步提升算法精度,本文在融合后的多个尺度特征上训练多个分类器,采用集成学习的方法将它们结合成一个强分类器。基于上述构思,本文提出了基于多尺度特征融合的注意力卷积网络缺陷检测算法（MF-ACNN）,旨在提升算法精度,使其可以在实际中得到应用。在从DAGM2007和kylberg Texture Dataset中选择的5种不同表面纹理的数据集上,MF-ACNN的F1-Score达到了0.888、0.964、0.794、0.917、0.831,均优于经典的传统算法PHOT和效果较好的深度学习算法MSCDAE。同时,MF-ACNN在我们构建的螺丝钉数据集上F1-Score达到0.963,并在螺丝钉缺陷检测系统中得到成功应用。
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