【摘 要】
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工业生产过程中工件难免会产生缺陷。为避免传统人工检测效率低下的问题,基于机器视觉的自动缺陷检测广泛应用于工业领域,而机器视觉的检测任务要求采集图像具有高分辨率且处理能达到实时。同时,近年来迅速发展的深度学习技术也逐渐应用于目标检测,并取得了较好的效果,但深度学习技术在工业环境下缺陷检测的应用却发展得较为缓慢。为此,本文深入研究工业环境下的缺陷检测算法,分析该领域内深度学习技术发展缓慢的原因。然后,
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工业生产过程中工件难免会产生缺陷。为避免传统人工检测效率低下的问题,基于机器视觉的自动缺陷检测广泛应用于工业领域,而机器视觉的检测任务要求采集图像具有高分辨率且处理能达到实时。同时,近年来迅速发展的深度学习技术也逐渐应用于目标检测,并取得了较好的效果,但深度学习技术在工业环境下缺陷检测的应用却发展得较为缓慢。为此,本文深入研究工业环境下的缺陷检测算法,分析该领域内深度学习技术发展缓慢的原因。然后,为保证产品质量实现工件的快速缺陷检测,本文以实际应用项目为引导,针对不同工件自身特性,开展工业环境下的工件缺陷检测算法研究,主要工作如下:在分析现有基于机器视觉的工件缺陷检测算法实现过程的基础上,针对平极耳缺陷检测,提出将模板匹配算法与图像位置相应关系相融合的平极耳缺陷检测算法。实验结果表明所提算法的检出率为96.8%,过检率为4.2%。针对超高分辨率手机屏幕缺陷检测,提出了基于机器视觉的缺陷区域选择算法,以实现其快速检测。实验表明该算法处理高达8192 × 11000像素的图像数据时,完成候选区域生产的平均耗时仅为382.27毫秒。最后,本文提出结合缺陷区域选择与YOLOv3的端到端手机屏幕缺陷检测算法。该算法对超高分辨率手机屏幕表面的缺陷检出率达到了 94.2%,而相应的过检率只有3.5%。
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