精密测量仪器在国家的工业发展进程中扮演着不可或缺的角色,保证精密测量仪器部件的良品率对精密制造具有重大意义。光栅尺作为常用的精密测量部件,测量码道是保证其检测精度的核心组件,实现光栅码道的瑕疵检测在提高产品良品率及分析各瑕疵占比与原因等方面提供有力的保障。目前,光栅码道的瑕疵检测以人工检测为主,此方式成本高且效率低,虽有部分采用图像处理的方法实现瑕疵检测,但识别算法要求较高的检测条件,难以应对复杂多变的检测环境。提高检测能力的泛化性和智能化水平成为未来检测领域发展的趋势。本课题以深度学习方法为基础,提出了一种适用于光栅码道瑕疵检测的方法。具体的工作与研究包括以下内容:(一)针对瑕疵检测的目的,提出了基于目标检测算法的检测方法,在相同数据集上进行了两种典型深度学习检测方法的训练和测试,根据测试结果,采用了检测能力更高的二阶目标检测方法。(二)采集并构建了光栅码道缺陷数据集,并按照留出法对数据集进行划分,针对数据样本中瑕疵分布不均的情况,提出了基于裁剪和颜色填充等样本扩充方法,并采用了预训练的学习策略,缩短了训练时长。(三)针对光栅瑕疵类型,提出了基于改进的Faster R-CNN的瑕疵检测方法。根据特征提取网络对检测能力的影响,提出了改进的特征提取骨架网络;在小目标瑕疵检测上,采用了特征金字塔结构、非对称卷积块和ROI Align池化方法;基于数据样本的分布,提出了适合瑕疵样本的anchor策略。(四)对比了Faster R-CNN模型下不同的特征提取网络的检测性能,分析了各特征提取网络特点,并基于PYQT开发了GUI界面进行检测,简化了检测步骤。根据本文提出的基于深度学习的光栅码道瑕疵检测方法,实现了对本课题中各类瑕疵进行定位和识别。实验表明,该检测方法可以取得超过90%的m AP和93%以上的召回率,相比于传统方法在泛化能力和识别效率上有较大提升,具有一定的实用价值。