【摘 要】
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乳制品的生产程序主要包括收奶、杀菌、发酵、灌装、包装。由于设备故障、原料异常等因素,产品包装表面难免会出现不同程度的缺陷,产品外包装表面缺陷检测是生产过程中包装工段质量管控的重点。因此,开展产品包装表面缺陷检测研究具有重要的实际意义。目前,很多工厂对于包装缺陷的检测仍采用人工形式,导致了人工成本高、检测精度不稳定的问题,进而给乳制品的市场带来了质量投诉风险。伴随机器视觉技术的迅猛发展,为解决人工检
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乳制品的生产程序主要包括收奶、杀菌、发酵、灌装、包装。由于设备故障、原料异常等因素,产品包装表面难免会出现不同程度的缺陷,产品外包装表面缺陷检测是生产过程中包装工段质量管控的重点。因此,开展产品包装表面缺陷检测研究具有重要的实际意义。目前,很多工厂对于包装缺陷的检测仍采用人工形式,导致了人工成本高、检测精度不稳定的问题,进而给乳制品的市场带来了质量投诉风险。伴随机器视觉技术的迅猛发展,为解决人工检测的缺陷,本文将机器视觉应用到乳制品生产过程中,研究了一种基于深度学习的乳品包装缺陷检测算法。围绕着该主题,本文主要工作内容如下:（1）针对缺陷检测的发展现状和本文研究对象所处环境及需求,分别构建了基于Faster R-CNN、YOLOv3和SSD目标检测算法的乳制品包装检测模型,进行了外观、吸管、封合缺陷问题的检测实验。经过结果对比分析,选择综合性能最高的YOLOv3算法进行改进优化。（2）针对YOLOv3网络对包装外观轻度变形检测精度偏低以及部分预测框定位不准确的问题,通过分析Darknet53结构和YOLOv3损失函数的计算原理,给出了以下改进方法:引入GIo U Loss代替原网络MSE Loss、增加104*104的预测层以及增加先验框数量。实验结果表明,改进YOLOv3算法模型的m AP提升了2.83%,缺陷AP平均值提升了5.8%,综合性能得到了优化。（3）针对本文改进后的YOLOv3缺陷检测算法及实际需求,设计了一款基于Py Qt5实现的操作系统软件,包含登陆、注册、图片检测、视频检测和实时检测,实现了乳制品包装缺陷的实时监测,拓展了其实际应用。通过对乳品包装缺陷检测的研究,缺陷识别效果得到了提升,m AP达到了93.7%,缺陷AP平均值达到了88.06%,基本满足了针对于外形、吸管、封合缺陷检测的需求,实现了对生产线乳品包装缺陷实时自动检测的初步探索。
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