【摘 要】
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电弧金属增材制造技术（WAAM）是一种先进的新型工业生产技术,它被广泛应用于不同的制造业当中。为了更好的实现全自动化的生产流程,及时发现并完成对缺陷的修补以免影响最终成形件的质量,WAAM需要一个可靠的、高效的并且全自动化的缺陷检测系统对生产过程进行实时检测。最近几年,深度学习在计算机视觉领域完成了飞跃式的进步,尤其在目标检测领域突破了关键瓶颈技术并在逐步替换传统算法。但由于WAAM实际生产中出现
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电弧金属增材制造技术（WAAM）是一种先进的新型工业生产技术,它被广泛应用于不同的制造业当中。为了更好的实现全自动化的生产流程,及时发现并完成对缺陷的修补以免影响最终成形件的质量,WAAM需要一个可靠的、高效的并且全自动化的缺陷检测系统对生产过程进行实时检测。最近几年,深度学习在计算机视觉领域完成了飞跃式的进步,尤其在目标检测领域突破了关键瓶颈技术并在逐步替换传统算法。但由于WAAM实际生产中出现的复杂的缺陷类型和嘈杂的检测环境,各经典算法在其缺陷检测的应用中存在准确率不足的问题。本文在目标检测算法YOLOv4的基础上针对WAAM中缺陷的特征对模型算法进行定向优化,提出了一种基于深度学习的新型WAAM表面缺陷自动检测方案YOLO-attention,实现了在WAAM生产过程中对焊道中的孔洞、咬边和凸起进行实时快速准确的缺陷检测。考虑到缺陷检测的背景噪音较多,并且缺陷的特征表现并不明显,本文主要从模型的三个方面对算法进行优化改进:在模型主干网络中采用了基于通道的注意力机制,在特征融合FPN中添加了多空间金字塔池化（multi-SPP）的结构,在训练阶段采用了平均指数移动（EMA）的策略。为了验证其有效性,本文以实验和项目中的缺陷数据为基础建立了一个包含760张相关图像的WAAM缺陷数据集作为实验依据,其中包含了8499个被标记的目标,并通过大量的实验验证得到本文的模型在每秒大约42帧（采用NVIDIA Ge Force GTX 1080Ti作为硬件加速器）的效率下获得了94.5%的平均精度（m AP）,其中模型对各种缺陷的检测准确率均在90%以上。这一结果证明了本文模型在实际工业生产中应用的可行性及其对WAAM中细小缺陷检测的准确性,并且作为一种基于视觉的优化方法论,该模型算法有可能在后续的实时缺陷检测系统的研究中得以实现和发展。
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