【摘 要】
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幕墙玻璃作为建筑材料被越发广泛的应用,但复杂的外界环境常引发其质量问题导致安全事故频繁发生。目前幕墙玻璃组件质量检测以人工为主,而人工抽检的方式效率低、稳定性差,已不能满足大批量快速检查的质检需求,因此亟需探索出全自动化的玻璃质量检测方法。针对幕墙玻璃组件质量检测中缺陷定位速度慢、分类不精确以及实时性较差等问题,本文提出了一种基于机器视觉的幕墙玻璃组件质量实时检测方法。具体的研究工作如下:（1）针
【基金项目】
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启东市某幕墙玻璃生产企业的产学研合作项目；
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幕墙玻璃作为建筑材料被越发广泛的应用,但复杂的外界环境常引发其质量问题导致安全事故频繁发生。目前幕墙玻璃组件质量检测以人工为主,而人工抽检的方式效率低、稳定性差,已不能满足大批量快速检查的质检需求,因此亟需探索出全自动化的玻璃质量检测方法。针对幕墙玻璃组件质量检测中缺陷定位速度慢、分类不精确以及实时性较差等问题,本文提出了一种基于机器视觉的幕墙玻璃组件质量实时检测方法。具体的研究工作如下:（1）针对幕墙玻璃组件质量检测中存在的问题,提出一种基于扩展跨阶段局部网络的玻璃质量检测方法。结合扩展跨阶段局部网络算法和YOLOv5s模型,构建可上下缩放且适用于不同网络规模的YOLOv5s-P系列模型,将网络颈部CSP化从而提高模型特征提取能力。然后采用Soft Pool下采样方法对颈部SPP模块进行结构和参数优化,并引入深度可分离卷积,使模型轻量化的同时避免精度损失。较原模型在检测精度上提升3%、参数量降低了1.7%,在通用GPU上的检测速度为52FPS。（2）针对分布式检测在异构环境中的适应性问题,提出一种面向异构网络的联邦优化算法q-Fed DANE。通过在经典联合近似牛顿型方法中引入衰减参数q,调整衰减梯度校正项和近端项产生的负面影响,有效提高了模型对环境异构性的感知能力,并将算法每轮迭代的设备通信轮次降低至一次,显著降低算法整体复杂度、减少通信开销。然后模型将随机优化器Adam引入服务器端聚合训练,通过自适应的动态学习率利用全局信息进行目标优化,提高了模型的收敛稳定性。（3）设计幕墙玻璃组件质量检测实验平台和Web可视化平台。利用实验平台检测采集的幕墙玻璃图像,并通过实验验证第三、四章中的理论方法。在玻璃检测实验中,对比分析了本文YOLOv5s-csp和不同轻量级检测器的实验结果,测试了YOLOv5s-P系列模型并得到了较高精度。在联邦优化仿真实验中,分析了不同异构程度环境下q值对算法的收敛稳定性和检测精度的影响,并给出了低设备参与度情况下的模型表现。
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