【摘 要】
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我国是铝型材制造大国,在经济全球化的驱动下,为了提高我国铝型材生产加工企业在国际市场中的竞争力,必须加强铝型材生产中的质量检测。目前,大部分生产企业仍然依靠拥有丰富经验的员工进行人工检测。这种方法效率低下,而且容易出现漏检和错检的情况。对员工的培训和雇佣也会增加企业的预算成本,不利于国际市场的竞争。一些单一机理识别技术和传统的机器视觉识别方法由于成本较高、鲁棒性不强、适用面窄等原因不适合工业应用。
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我国是铝型材制造大国,在经济全球化的驱动下,为了提高我国铝型材生产加工企业在国际市场中的竞争力,必须加强铝型材生产中的质量检测。目前,大部分生产企业仍然依靠拥有丰富经验的员工进行人工检测。这种方法效率低下,而且容易出现漏检和错检的情况。对员工的培训和雇佣也会增加企业的预算成本,不利于国际市场的竞争。一些单一机理识别技术和传统的机器视觉识别方法由于成本较高、鲁棒性不强、适用面窄等原因不适合工业应用。随着科技的不断进步,基于深度学习技术的产品表面缺陷检测方法应运而生,但是单一的深度学习方法又无法同时满足工业检测对精度和速度的要求。针对以上问题,本文首先采用了二阶段检测网络Faster R-CNN进行检测,将原Faster R-CNN的特征提取网络替换为Res Net50+FPN,并借鉴Mask R-CNN将ROI Pooling替换为了ROI Align,接着使用一阶段检测网络YOLOv5s进行铝型材表面缺陷的检测。针对原YOLOv5s模型对起坑和擦花等缺陷检测精度低的问题,将原YOLOv5s模型中CBS结构的普通卷积改进为可变形卷积,增加了一层检测层来丰富检测尺度,并在检测层前加入CBAM注意力模块来提高模型整体的检测精度。优化后的YOLOv5s模型命名为YOLOv5s＿CD,其在检测速度略微降低的前提下,m AP提高了大约5%。接着针对YOLOv5s＿CD模型对起坑缺陷召回率低的问题,采用主流的轻量化模型Mobile Netv3-samll和Efficient Netv2-S对铝型材表面缺陷图像进行直接识别,两模型对缺陷的识别准确率都可以达到0.985以上,对起坑缺陷的精确率和召回率都能达到1。通过对检测速度、漏检率、过检率的分析,提出一种基于Mobile Netv3-small和YOLOv5s＿CD联合检测铝型材表面缺陷的方法,弥补了YOLOv5s＿CD模型对起坑缺陷召回率低的问题。最后分别将Mobilenetv3-small模型和YOLOv5s＿CD模型部署到Jetson TX2边缘计算设备上,并提供了一种工业应用场景。两种模型在Jetson TX2上的检测速度均可以达到实时检测的需求,验证了本论文中设计的铝型材表面缺陷检测算法在检测速度和精度上有一个很好的平衡且有较高的实用价值。
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