【摘 要】
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表面缺陷分割是指对物体表面的气孔、划痕等各种缺陷进行提取的过程。表面缺陷分割能够指导工业生产和检修,有效防止残次品流入市场。磁瓦是各种工业电机中的重要部件,它的性能很大影响了电机的使用。由于原料、工艺等各种原因,生产出的磁瓦表面可能会出现如气孔、破碎、裂缝、磨损、不均匀等各种缺陷。目前,这些缺陷大多依靠人工目视检测。但是,由于工作量大,耗时长,工人很难快速正确的检查磁瓦质量。鉴于深度学习在计算机视
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表面缺陷分割是指对物体表面的气孔、划痕等各种缺陷进行提取的过程。表面缺陷分割能够指导工业生产和检修,有效防止残次品流入市场。磁瓦是各种工业电机中的重要部件,它的性能很大影响了电机的使用。由于原料、工艺等各种原因,生产出的磁瓦表面可能会出现如气孔、破碎、裂缝、磨损、不均匀等各种缺陷。目前,这些缺陷大多依靠人工目视检测。但是,由于工作量大,耗时长,工人很难快速正确的检查磁瓦质量。鉴于深度学习在计算机视觉领域取得的显著成果,各大工厂争相将之引入生产链,自动化分割缺陷,减轻人力,提高生产效率。因此,本文着重研究基于深度学习的图像分割在工业磁瓦数据中的应用。针对磁瓦表面不同缺陷分割的精度低、速度慢等问题,借鉴YOLACT在实时实例分割的应用,结合注意力机制,本文提出了一种基于注意力引导的权重化YOLACT方法。本文方法以Res Net50网络作为主干进行特征提取,通过加权特征金字塔获得不同尺度的特征图,同时进行两个并行的子任务。第一个子任务是在原型生成分支输入尺度最大的特征来为每张图片生成一组原型掩码。第二个子任务是在预测分支输入所有尺度的特征来预测每一个目标的分类置信度、边界框偏移量和掩码系数,将所有尺度的预测结果拼接起来。然后用快速非极大值抑制算法获得置信度最大的预测结果。通过线性组合原型掩码和相应的掩码系数来生成最优分割图。最后,通过每个实例的裁剪和阈值化来确定各个实例最终的分割。本文在YOLACT网络基础上,对网络结构进行改进,来实现更好的缺陷分割效果,具体的改进如下:（1）提出加权特征金字塔网络,在不改变原本YOLACT模型多尺度特征提取过程的基础上,添加权重,让本文模型自己学习不同尺度特征的重要程度。（2）在预测分支引入残差结构,给两分支不同的权重,更好地平衡特征信息,并通过叠加卷积层增强网络的表现力。（3）在原型生成分支插入混合加权通道注意力模块,由于池化压缩特征图导致信息丢失,本文在平均池化和最大池化的基础上增加了一个混合池化,把并行连接的三种不同池化结果根据权重相加,减少了丢失的信息。实验结果表明,本文提出的基于注意力引导的权重化YOLACT方法在磁瓦表面缺陷数据集上mask和box的m AP50-95分别达到了44.09%和54.09%,分割速度达到29.68 FPS,在分割平均精确率上进一步提升,实现了良好的分割效果。
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