基于深度学习的工业零部件瑕疵检测方法研究与设计

来源 :山东大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wk4605300051
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随着人工智能技术的蓬勃兴起,现阶段的工业生产过程正朝着更加自动化、智能化的方向发展,这一方面提高了工业生产产品的质量、改善了原有的粗犷生产状态,另一方面显著提高了工业的实际生产效率与生产水平。在工业零部件生产作业中,产品质检与产品瑕疵检测一直是一个至关重要的环节。一些基于传统数字图像处理的方法往往需要研究者根据不同瑕疵类别设计相应特征,但此方法缺乏通用性,且成本较高。因此,为改善工业质检流程并提高工业零部件的瑕疵检测效率,基于机器视觉的人工智能目标检测算法正逐步应用于工业零部件瑕疵检测实践。对此,本文对基于深度学习的工业零部件瑕疵检测方法展开研究与优化设计。首先针对数据集匮乏问题,进行了数据增强操作,并对扩充后的数据集标注划分得到标准数据集。针对典型目标检测算法R-CNN系列目标检测基础模型在螺丝图像检测任务中的检测瓶颈从区域提议网络(RPN)、ROI Pooling运算优化、Cascade-R-CNN优化三方面提出Improved-R-CNN检测模型,极大提高了两阶段目标检测模型的精确度,从基础的91.1%提升至98.2%。进而针对两阶段目标检测模型中所存在的推理速度慢、检测效率低等现实问题,提出使用一阶段目标检测方法,从数据增强优化、特征提取网络结构优化与训练损失函数优化三方面进行改进,提出Improved YOLO一阶段工业零部件瑕疵检测系统,将每幅图片的检测时间缩短了一半,从20ms缩短至10ms,且精确度也略有提升。最后,为了便于工业生产中的低功耗、灵活便捷的实际应用,将检测算法嵌入式化,在Xinlinx的ZYNQ MPSoC系列开发板ZCU104上实现推理过程。
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