基于深度学习的包装缺陷快速检测方法

来源 :机械设计与研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiaokexiaoai1314
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包装缺陷在线检测对提升产品质量具有重要意义.针对工业生产中人工目检效率低、漏检率高,以及基于显式特征提取的缺陷检测方法通用性差、特征提取复杂、缺陷区域占比小等问题,本文提出了基于迁移学习的改进MobilenetV2轻量化网络的包装缺陷快速检测方法,并利用某工厂糖果产线包装质检环节存在的4种表面缺陷对其进行测试.结果 表明,该方法具有检测速度快、缺陷正确检测率高等优点,单个产品处理时间为0.053 s,验证集上缺陷识别率为98.333%,在线测试缺陷品召回率为96.596%,在检测精度较高的同时能满足高速产线的实时性需求,最高支持2 m/s的传送带运行速度.
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