【摘 要】
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我国作为工业铝型材制造大国,铝型材生产企业众多。在铝型材生产流程中,表面缺陷检测是质检的重要组成部分。随着市场容量和产业规模的不断扩大,传统的人工目测识别法越来越不能满足需求,铝型材生产企业迫切希望革新质检流程,实现自动检测。近年来,卷积神经网络发展迅速,各种性能优越的深度学习算法凭借强大的特征学习能力和灵活性被广泛应用于表面缺陷检测领域。然而,在真实项目背景下,仍存在一些难题需要克服,包括小样本
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我国作为工业铝型材制造大国,铝型材生产企业众多。在铝型材生产流程中,表面缺陷检测是质检的重要组成部分。随着市场容量和产业规模的不断扩大,传统的人工目测识别法越来越不能满足需求,铝型材生产企业迫切希望革新质检流程,实现自动检测。近年来,卷积神经网络发展迅速,各种性能优越的深度学习算法凭借强大的特征学习能力和灵活性被广泛应用于表面缺陷检测领域。然而,在真实项目背景下,仍存在一些难题需要克服,包括小样本训练问题,表面缺陷本身的复杂性以及深层网络存在的局限性都会给模型的检测性能带来不利影响。首先,针对样本量不足的问题,本文对现有的铝型材表面缺陷数据集进行数据扩充,制作了更加完备的实验数据集。针对缺陷检测任务的需求,本文基于YOLOv5目标检测算法对铝型材缺陷进行位置和类别信息的预测。为了兼顾检测精度与实时性的要求,提出模型优化方案,即采用K-means聚类算法重获初始锚框并设计对照实验适配模型参数,最后通过F1-score、m AP@0.5、FPS等多项指标对四种不同规模YOLOv5模型进行性能评估和择优,同时还训练了SSD模型与其进行对比分析,实验结果表明规模最小的YOLOv5s模型无论在检测精度还是推理速度上均表现更好。另外,本文还基于Deep Lab-v3+语义分割算法对铝型材表面缺陷进行分割并对其进行面积提取,从而定量分析缺陷分布情况。针对铝型材缺陷低对比度的特点,引入局部特征提取的分支网络并修改了解码网络,以强化边缘特征的学习;针对铝型材缺陷语义信息相对简单的特点,使用更轻量级的Res Net50预训练骨干网络,在不牺牲精度的前提下减小网络深度,旨在提升模型的推理速度;最终提出了Improved-Deep Labv3+网络模型,实验结果表明改进后的语义分割模型性能有所提升,其中m Io U达87.9%,单帧图片的推理时间仅为0.0375s,可对铝型材表面缺陷进行更精准更快速的分割。最后,本文还在算法研究的基础上进一步探索了深度学习模型的部署应用,即基于TM5-900机械臂搭建了铝型材自动分拣硬件平台。将训练得到的检测模型部署于高性能计算机的GPU,以实现缺陷的实时检测,然后根据实时检测的缺陷信息结合机械臂控制技术,从而实现铝型材的自动化分拣。
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