基于深度学习的钢材表面缺陷检测方法

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钢材作为国民经济的支柱产业,在基础建设和工业发展中有着举足轻重的作用。近十年来,中国都保持一个高钢材产量,使得钢材的质量检测成为不可忽视的一个重要环节。尽管最近几年针对质量检测的研究在检测方法和检测设备上都得到一定程度的发展,但对多类型问题的高效准确检测还没有得到妥善解决。随着机器视觉的普及应用,如何使用深度学习对钢材表面缺陷进行准确高效的检测已经成为了工业界研究的重点。本文在对深度学习网络进行充分学习后,了解到双阶段检测方法与单阶段检测方法的区别。搭建了实验平台,根据数据集与训练结果进行参数的选择及调整。根据本文所需的高效检测要求,选择目前工业界使用广泛的YOLOv5网络作为钢材表面缺陷检测的基础算法进行实验。对YOLOv5根据模型大小不同而划分的四种网络在相同实验环境下进行试验对比分析。实验数据表明,YOLOv5s模型的检测精度达到70%以上且可以实现实时性要求,为四种模型对比下的性能最优模型。故而本文选择YOLOv5s网络进行后续的改进优化。本文对预测头部进行改进,将原本的耦合头部进行解耦,从而分为两个分支对目标检测的分类和定位任务进行输出。YOLOX将预测头部解耦,经实验验证解耦头部可以减少对网络性能损坏的同时,大幅度提升收敛速度且对检测精度有一定提升。通过在YOLOv3上验证解耦头的可行性,将解耦头改进应用于YOLOv5s模型中进行实验,总结改进模型检测算法的可行性及改进效果。实验结果表明,改进后的YOLOv5s-DH模型平均精度均值达到75.5%,FPS达到62.3。综上所述,本文提出的改进检测模型在检测准确率和检测速率上都有较大的提升,在实际工业生产中具有一定意义。
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