【摘 要】
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随着制造业向自动化与智能化转型,现阶段金属材料质量控制环节,采用精度更高的智能检测系统替代耗时费力的人工检测,智能检测系统的硬件方面已经取得很大成就,软件方面还可以通过更新算法来提高系统整体性能,为了探寻出一套适合金属缺陷数据集的目标检测算法,本文对几种通用目标检测算法框架组成及如何针对金属缺陷数据集特点,优化通用目标检测算法进行全面研究,具体研究过程如下:（1）为了从现有的通用目标检测框架中挑选
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随着制造业向自动化与智能化转型,现阶段金属材料质量控制环节,采用精度更高的智能检测系统替代耗时费力的人工检测,智能检测系统的硬件方面已经取得很大成就,软件方面还可以通过更新算法来提高系统整体性能,为了探寻出一套适合金属缺陷数据集的目标检测算法,本文对几种通用目标检测算法框架组成及如何针对金属缺陷数据集特点,优化通用目标检测算法进行全面研究,具体研究过程如下:（1）为了从现有的通用目标检测框架中挑选出最适合金属缺陷数据集的目标检测算法,从区域选取、特征提取以及特征分类三个方面,分析传统目标检测算法SS+HOG+SVM以及基于深度学习的目标检测算法Yolov3和Faster Rcnn的优缺点,采用金属缺陷数据集通过实验求得各模型的m AP和FPS,综合分析后选取Faster Rcnn作为基础算法模型。（2）针对金属缺陷数据集中包含小面积缺陷较多问题,从优化特征提取网络、获取更精确的候选框定位、解决样本不均衡问题、改进数据与样本处理方式四个方面对Faster Rcnn进行优化,提升模型的检测精度。（3）采用Pytorch深度学习框架搭建算法模型,选取Adam优化器及合适的超参数训练模型,采用召回率、查准率和m AP值作为评价指标,从实验结果可以看出,优化Faster Rcnn算法模型检测精度得到了明显提升,m AP值高出通用Faster Rcnn算法模型7.9个百分点,同时检测速度没有明显降低,达到FPS为21 task/s,检测速度满足实时性要求,验证优化后算法模型的有效性。
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