【摘 要】
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随着机器视觉的发展与应用,将视觉检测技术运用于工业场景中已经成为智能制造业的热潮。钢水浇筑在生产过程中,存在很多不可控的质量问题,在制造过程中会出现部分划痕、形变等瑕疵,而操作人员需要近距离判断检测浇筑钢爪的合格与否,这样的检测方式效率过低。为此本文分析和应用了基于深度学习的目标检测框架进行训练,实现形态各异、多角度的钢爪识别与检测。论文主要完成以下工作:（1）分析了本文检测目标的实际环境和需求,
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随着机器视觉的发展与应用,将视觉检测技术运用于工业场景中已经成为智能制造业的热潮。钢水浇筑在生产过程中,存在很多不可控的质量问题,在制造过程中会出现部分划痕、形变等瑕疵,而操作人员需要近距离判断检测浇筑钢爪的合格与否,这样的检测方式效率过低。为此本文分析和应用了基于深度学习的目标检测框架进行训练,实现形态各异、多角度的钢爪识别与检测。论文主要完成以下工作:（1）分析了本文检测目标的实际环境和需求,介绍了工业智能制造业引入机器视觉的意义和目前国内外主流目标检测算法的情况。（2）针对目标检测算法的发展情况,从传统的检测算法和基于深度学习的检测方法两大方向,简要介绍了领域内经典的目标检测算法[5]和各自优缺点。（3）针对本文研究检测对象所处环境和需求,若采用基于滑动窗口算法找出钢爪的对应位置提取特征信息,传入SVM等分类器对目标实现特征识别和分类,在本文研究的检测环境下,无法保证检测准率度和实时检测的需求,同时,算法存在冗余、复杂度高的缺点。选取基于深度学习实现的SSD、Faster-RCNN、YOLO对采集数据集进行训练,选取综合效果更好的YOLO算法进一步展开探索与尝试。（4）针对YOLO检测精度、特别是针对小目标的检测效果较差,引入CBAM双通道注意力模型,进一步优化预测层传入的特征信息,提高检测精度;从Darknet-53网络结构角度增设一层预测层,更好的提高检测小目标物体的检测效率,更新本文检测对象数据集的anchors信息;损失函数方向引入GIoU完善对loss的修改,达到提升检测效果的功能。（5）针对本文改进后的目标检测算法,设计了一款基于PyQt5实现的图形用户界面应用程序,完成一键式检测目标的功能,并增设了相关基本图像预处理操作功能键。
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