【摘 要】
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随着现代制造业不断往自动化与智能化的方向发展,基于计算机视觉的缺陷检测装置在工业领域已经得到广泛的应用。稀土磁性材料作为现代工业的重要基础原材料之一,其生产与制备过程需要经过各个复杂的工序,生产设备的操作不当、机械故障、人为的操作疏忽均可能导致产品外观的缺陷。随着稀土磁体产量的增大,传统稀土企业依赖人工分拣的方式会导致人力成本增加,而且人工检测速度也无法满足生产需求。因此,本文以稀土磁性贴片为检测
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随着现代制造业不断往自动化与智能化的方向发展,基于计算机视觉的缺陷检测装置在工业领域已经得到广泛的应用。稀土磁性材料作为现代工业的重要基础原材料之一,其生产与制备过程需要经过各个复杂的工序,生产设备的操作不当、机械故障、人为的操作疏忽均可能导致产品外观的缺陷。随着稀土磁体产量的增大,传统稀土企业依赖人工分拣的方式会导致人力成本增加,而且人工检测速度也无法满足生产需求。因此,本文以稀土磁性贴片为检测对象,采用基于深度学习的缺陷识别算法进行自动化检测,主要的研究内容如下:(1)提出了一种基于低参数量的多尺度残差神经网络(lightweight multi-scale feature resnet,LMSF-Res Net)的稀土磁性贴片表面缺陷分类方法。针对稀土磁性材料表面存在的常见缺陷,该方法能对稀土材料表面的不同类型损伤实现高准确率的实时检测。残差网络的残差块采用通道分离和深度可分离卷积的方式降低网络参数和计算量,通过深浅网络的设计,聚合不同分支的不同分辨率特征与采用通道注意力机制的融合策略,提升模型的预测精度,实现对稀土磁性材料表面缺陷的准确分类。实验结果表明,模型在较低参数量的情况下,缺陷分类准确率达到98.75%,在实验平台上检测速度为0.082 s,达到实时检测的要求。(2)提出了一种基于改进的SSD(Single Shot Detector,SSD)稀土磁性贴片缺陷检测方法。为了满足不同场合的需求,本文在缺陷图像分类的基础上做了进一步研究,针对几种带有位置信息的缺陷类型进行缺陷目标检测,以获得缺陷的类别信息以及对缺陷进行定位。本文先是选择SSD作为缺陷检测算法,并针对SSD检测模型在小缺陷检测中表现不佳的问题,对原始的SSD算法进行了改进。首先,本文对SSD算法的主干网络嵌入并行的卷积层以拓展网络宽度,增加网络对不同尺度特征的适应性,改善模型的特征提取能力。其次,将PANet(Path Aggregation Network)中双向特征金字塔层间的特征融合策略集成到模型中,并结合高效的通道注意力机制增强网络检测能力。改进的SSD算法在实验平台上的检测速度为55FPS,在稀土磁性贴片数据集上,m AP(mean Average Precision)达到83.65%,相比于原始的SSD提升了3.41%,对小尺寸缺陷的识别能力有明显的提高。
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