【摘 要】
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在工业生产中，表面缺陷检测是控制产品质量的关键方法之一。早期主要依靠人工检测，存在漏检率高、效率低、速度慢等问题。基于传统机器学习的缺陷检测算法尽管可以极大地提高检测效率，但需要手工特征提取，设计过程复杂，且过度依赖于专家的经验。近几年来，深度学习发展迅速，尤其是卷积神经网络的发展，使计算机视觉领域取得了重大的突破。因此，基于深度学习的表面缺陷检测算法，对提升工业生产效率起着非常重要的作用。然而，目前大量的卷积神经网络研究以构建更深、更复杂的网络结构以提升准确率为目标。这些网络计算复杂度高，难以满足工业生
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在工业生产中，表面缺陷检测是控制产品质量的关键方法之一。早期主要依靠人工检测，存在漏检率高、效率低、速度慢等问题。基于传统机器学习的缺陷检测算法尽管可以极大地提高检测效率，但需要手工特征提取，设计过程复杂，且过度依赖于专家的经验。近几年来，深度学习发展迅速，尤其是卷积神经网络的发展，使计算机视觉领域取得了重大的突破。因此，基于深度学习的表面缺陷检测算法，对提升工业生产效率起着非常重要的作用。然而，目前大量的卷积神经网络研究以构建更深、更复杂的网络结构以提升准确率为目标。这些网络计算复杂度高，难以满足工业生产中对于实时检测速度的要求，因此不能直接应用于缺陷检测。针对这一问题，本文结合表面缺陷检测的特点，以建立轻量化的表面缺陷检测算法为目标，主要做了以下工作：
①提出了一个端对端的轻量化的表面缺陷检测网络（Lightweight Surface Defect Detection Network，LSDDN）。基于YOLO直接预测边界框和类别概率的思想，设计了一个轻量化的缺陷检测网络，该网络由许多个基本模块堆叠而成，基本模块由通道分离、1×1卷积、深度可分离卷积、通道重组构成，这种结构可以显著减少网络参数。LSDDN在DAGM2007数据集上验证了其有效性，平均分类准确率达到97.23%，预测一张图片仅需20ms。
②提出了一个基于改进SSD的轻量化的表面缺陷检测网络（Lightweight SSD，LW-SSD）。本文对原始的SSD网络实现了轻量化，同时针对其定位损失的不足进行了改进。实验结果表明损失函数的改进可以使得mAP值提升1.51%。LW-SSD的平均分类准确率达到97.57%，预测一张图片的时间为37ms。
③提出了一种新的基于联合零值百分比的剪枝方法，进一步压缩LW-SSD模型。该剪枝方法可以在牺牲极小的分类准确率以及缺陷定位精度的情况下，极大的减少网络的参数量，显著提高检测速度。实验结果表明，剪枝后的LW-SSD的平均分类准确率为97.03%，和剪枝之前的结果相比只下降了0.54%，但是预测一张图片的时间确缩短了16ms，仅为21ms。
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