【摘 要】
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钢材是许多基础建设项目、产品的基础材料,其质量的检测与管控至关重要,在钢材生产的过程中,受原材料材质、加工工艺等因素影响,钢材表面可能出现氧化铁皮、斑块等缺陷,这些表面缺陷的存在会缩短钢材的寿命,加速设备的失效或损坏,因此研究钢材表面的缺陷检测技术对于钢材质量的管控具有重要作用。本文主要研究基于深度学习技术的钢材表面缺陷检测技术,通过改进经典的神经网络模型,弥补传统无损检测方法的不足,提高检测的效
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钢材是许多基础建设项目、产品的基础材料,其质量的检测与管控至关重要,在钢材生产的过程中,受原材料材质、加工工艺等因素影响,钢材表面可能出现氧化铁皮、斑块等缺陷,这些表面缺陷的存在会缩短钢材的寿命,加速设备的失效或损坏,因此研究钢材表面的缺陷检测技术对于钢材质量的管控具有重要作用。本文主要研究基于深度学习技术的钢材表面缺陷检测技术,通过改进经典的神经网络模型,弥补传统无损检测方法的不足,提高检测的效率与准确率。本文主要完成的工作如下:1)对数据集中的各类缺陷进行了分析,总结各类型缺陷的特征,并对数据集进行标注和划分;针对图像采集过程中光照不均的现象,利用直方图均衡化方法,优化原始图像灰度的分布情况,改善图像质量,便于后续缺陷特征的提取。2)针对模型检测小尺寸目标精度较差的问题,对经典的目标检测检测算法Faster R-CNN进行了改进:将模型的主干网络由原始的VGG16替换为性能更优的ResNet50,并进行改进;引入了特征图金字塔（FPN）结构,增加了两组小尺寸的Anchor;用ROIAlign替换了 ROIPooling,消除两次量化操作导致的误差,以提高模型对小尺寸目标的检测能力。3)针对模型对多尺度目标的检测效果差的问题,对ResNet50进行了改进。将ResNet50输入层中的7 × 7卷积核用三个3 × 3卷积核叠加的形式替代,使模型能提取出更多的细节信息,增强了模型的非线性表达能力;借鉴Inception结构的设计思想,在ResNet50低层的残差块中添加一个5 × 5的卷积核,增强模型对多尺度目标的检测精度,并对卷积核进行分解,减少改动带来的计算量。4)为提高模型的泛化能力,防止过拟合现象的发生,对ResNet50中的全连接层进行改动,在全连接层中添加神经网络隐藏层和随机失活层的组合;为提升系统对学习率等参数的鲁棒性,使用Adam优化器对模型进行优化。
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