【摘 要】
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近几十年来,人们的生活水平随着社会的快速发展而不断提高,在对美的追求下对于服饰的要求越来越高,这促使纺织行业不断进行技术革新和科技进步。在纺织工业中,纺织品的瑕疵检测是生产过程中实现产品质量评估的重要一环,目前我国对于布匹中的瑕疵检测主要采用人工的方式,该方式不仅误检率、成本较高,检测速度慢,而且也不符合“以人为本”的理念,通过结合自动化技术及计算机视觉技术实现快速而准确的布匹瑕疵检测,对于整个产
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近几十年来,人们的生活水平随着社会的快速发展而不断提高,在对美的追求下对于服饰的要求越来越高,这促使纺织行业不断进行技术革新和科技进步。在纺织工业中,纺织品的瑕疵检测是生产过程中实现产品质量评估的重要一环,目前我国对于布匹中的瑕疵检测主要采用人工的方式,该方式不仅误检率、成本较高,检测速度慢,而且也不符合“以人为本”的理念,通过结合自动化技术及计算机视觉技术实现快速而准确的布匹瑕疵检测,对于整个产业链的升级具有重要意义。本文基于计算机视觉技术,对纹理布匹中的瑕疵检测展开研究,针对纹理布匹中瑕疵种类多且在形状、大小上分布差异大,同时纹理背景对于检测存在极大干扰等问题进行解决,在研究高精度的布匹瑕疵检测算法的同时,对模型的检测速度进行优化,以达到布匹瑕疵检测的自动化的目标。本论文的主要工作和取得的成果如下:（1）对布匹瑕疵数据集进行分析,对于数据集中的样本进行筛选,剔除无法用于训练的样本。针对数据集中数据量不足的问题,通过黏贴增强和马赛克增强等方式扩充数据量,在一定程度上缓解数据集中各类别瑕疵的不平衡性,同时采用传统的图像处理方法对布匹中的复杂纹理进行抑制,消除复杂纹理的干扰。（2）基于YOLOv5m网络构建布匹瑕疵检测模型,对于数据集中各类别样本数量不平衡以及检测难易程度不同的问题,在损失函数上进行优化,参考Focal Loss的思想,在损失函数中对难易分样本和各类别样本赋予不同的权重,平衡各类样本在模型训练过程中的地位。同时利用DIOU作为评价标准对加权非极大值抑制进行改进,在一定程度上减少模型的漏检率。（3）为实现更高效的瑕疵识别,采用的Faster R-CNN框架构建出基本的两阶段模型。同时对Res Net50卷积单元中的连接方式进行调整优化,取代Faster R-CNN中主干网络,加强模型对于图片信息的提取。在网络结构中加入特征金字塔网络,用于融和多个尺度的特征图,提升模型对不同瑕疵的检测能力,同时提出在特征金字塔网络中使用加性融合和卷积融合的方式对纹理布匹中的冗余特征进行过滤。（4）布匹中的纹理种类繁杂多样,不同种类的纹理对瑕疵检测的干扰不尽相同,本文对不同纹理在瑕疵检测过程中的影响进行研究,通过实验证明复杂的纹理的确会掩盖模型对瑕疵特征的提取,同时验证了本文模型在不同纹理布匹上的泛化性能。（5）两阶段的深度卷积神经网络模型虽然可以取得更好的检测效果,但是其参数量和推理速度均不如单阶段模型。本文采用紧凑网络设计的思路,对深度可分离卷积进行优化,能够有效的把模型中的参数量以及计算量降低,提升其前向传播过程中的速度,利用Thi Net中的剪枝方法,对网络中的卷积核进行剪枝,最终模型的参数量和推理时间均得到大幅缩小,基本达到布匹瑕疵的实时检测要求。
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