【摘 要】
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随着智能制造在工业生产中的推广与应用,工业检测面临着从人工目检到机器视觉的转型,检测算法是机器视觉检测的核心部分,直接关系到机器视觉检测的稳定性和效率。因此,研究稳定和高效的检测算法具有重要意义。本文在长沙市科技局重点项目课题的支持下,对某套装玩具的缺陷检测进行了研究,针对该玩具多品种小批量的特点,从传统图像处理方法和深度学习方法两个方面,提出了适用的缺陷检测算法,完成了对玩具的缺陷检测。本文主要
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随着智能制造在工业生产中的推广与应用,工业检测面临着从人工目检到机器视觉的转型,检测算法是机器视觉检测的核心部分,直接关系到机器视觉检测的稳定性和效率。因此,研究稳定和高效的检测算法具有重要意义。本文在长沙市科技局重点项目课题的支持下,对某套装玩具的缺陷检测进行了研究,针对该玩具多品种小批量的特点,从传统图像处理方法和深度学习方法两个方面,提出了适用的缺陷检测算法,完成了对玩具的缺陷检测。本文主要研究工作如下:（1）基于传统的数字图像处理方法,利用彩色图像在HSV（Hue-HaturationValue）空间分布的特征,结合Otsu算法,将玩具图像中感兴趣区域准确地分割出来,在此基础上,通过SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法提取图像的特征点,并结合灰度信息进行逐区域的匹配。构建了基于HSV空间阈值分割和SIFT算法匹配的玩具图像缺陷检测模型,能快速准确地分割玩具图像,进行匹配,模型的准确率较高。（2）针对传统图像处理方法所获得的模型在数据分布发生改变时泛化能力和灵活性差的情况,发展了基于深度学习的缺陷检测模型。在该模型中,采用U-Net构造图像分割网络,CNN（Convolutional Neural Networks）构造图像匹配网络。并且针对U-Net分割边缘不准确、偶现类别预测错误的情况,从网络结构和损失函数两个方面对其进行改进提出了IUnet,得到IUnet-CNN模型。研究结果表明:IUnet-CNN模型能精确地对玩具图像进行分割和匹配,在检测精度和泛化能力上都优于基于传统图像处理方法的缺陷检测模型。（3）将迁移学习引入了IUnet-CNN模型。在面对新数据集且数据量小的检测任务时,使用基于模型的迁移,将已训练好的IUnet-CNN模型在新的数据集上进行微调,得到新任务的缺陷检测模型。研究结果表明:利用已有IUnet-CNN模型进行迁移学习得到的缺陷检测模型,比直接通过新数据集重新训练得到的缺陷检测模型有更高的检测准确率。
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