【摘 要】
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目前,国内外对基于机器视觉的胶囊缺陷检测技术研究日渐成熟,也相继出现了一些胶囊表面缺陷检测设备。使用机器实现自动化检测,能大大提高企业的竞争力。国外对该领域的研究较早于国内,检测技术也更成熟,但国外的检测设备售价昂贵,这给国内很多胶囊生产企业的检测模式转型带来了阻碍。因此,对胶囊缺陷在线检测技术的研究是非常有实际意义的。本文以采用机器视觉技术实现胶囊表面缺陷自动在线检测为研究目的。主要研究内容如下
【基金项目】
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自主型分布式网络化协同控制,国家科技创新2030重大项目,项目编号:2018AAA0101803；
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目前,国内外对基于机器视觉的胶囊缺陷检测技术研究日渐成熟,也相继出现了一些胶囊表面缺陷检测设备。使用机器实现自动化检测,能大大提高企业的竞争力。国外对该领域的研究较早于国内,检测技术也更成熟,但国外的检测设备售价昂贵,这给国内很多胶囊生产企业的检测模式转型带来了阻碍。因此,对胶囊缺陷在线检测技术的研究是非常有实际意义的。本文以采用机器视觉技术实现胶囊表面缺陷自动在线检测为研究目的。主要研究内容如下:首先针对视觉检测系统,设计并搭建了胶囊图像采集系统,设计了胶囊图像数据类别和数量,并通过该图像采集平台实现了胶囊数据采集。针对图像预处理问题,提供了相应的解决方案:采用Tensor Flow深度学习框架对数据集进行Rotate、Transpose离线增强及Mosaic在线增强。并对图像进行灰度化、降噪及去除光照不均匀增强处理。然后基于YOLOv5模型对胶囊表面缺陷检测算法进行设计。对YOLOv5模型从网络宽度和深度两个维度上进行改进,提出了一种胶囊表面缺陷在线检模型Yolov5＿ours。对batch size和学习率两个超参数进行寻优实验及对所提模型和其它主流算法在本文数据集上进行对比实验,该模型获得了99.96%的精确率,99.80%的召回率及每秒52.13帧的检测速度。实验表明,所提模型在检测精度和速度上都具有明显优势。最后,设计并开发了胶囊表面缺陷检测原型系统。详细介绍了检测软件的总体设计、开发环境及功能设计等研究工作,并对软件进行了测试验证。
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