【摘 要】
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汽车车身接缝处通常靠完整的胶条来稳固结构,因此需要对涂胶进行缺陷检测以免出现断胶,严重时则会导致汽车在行驶过程中发生事故。传统的涂胶缺陷检测依赖人工筛选,这种方法存在效率低,漏检率高的情况。为了弥补人工检测的缺陷,利用机器视觉解决涂胶缺陷问题被广泛应用,本文提出了一种基于改进Faster-RCNN的汽车涂胶缺陷检测方法。该方法首先利用图像本身的纹理度量将胶条区域从复杂工厂环境的图像中分割出来,采用
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汽车车身接缝处通常靠完整的胶条来稳固结构,因此需要对涂胶进行缺陷检测以免出现断胶,严重时则会导致汽车在行驶过程中发生事故。传统的涂胶缺陷检测依赖人工筛选,这种方法存在效率低,漏检率高的情况。为了弥补人工检测的缺陷,利用机器视觉解决涂胶缺陷问题被广泛应用,本文提出了一种基于改进Faster-RCNN的汽车涂胶缺陷检测方法。该方法首先利用图像本身的纹理度量将胶条区域从复杂工厂环境的图像中分割出来,采用自适应的直方图均衡化增强和两次中值滤波去噪的组合方法将图像进行预处理,制作成NCAR数据集以适合训练及测试;然后通过在特征融合模块的基础上提出目标特征增强模块的方法来对Faster-RCNN网络进行改进,以降低特征融合模块造成的非目标噪声区域特征增强的影响;最后引入多感受野区域选取模块,对目标特征增强后的新特征图分别采用不同尺寸的感受野选取特征,从而达到能够同时提取不同尺寸目标特征的要求,来提高整体检测效果。将本文算法在来自工厂的涂胶数据集上进行实验,结果表明,基于改进Faster-RCNN的汽车涂胶检测算法平均准确率达到97.79%,检测速率为每张图像耗时0.06s;相比原始Faster-RCNN与其他主流缺陷检测算法而言,改进算法在汽车涂胶缺陷实时检测方面达到领先水平,为汽车制造行业的缺陷检测技术提供了新的思路。
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