【摘 要】
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基于深度学习的缺陷检测是近几年较为热门的一种检测技术,其具有较快的检测速度和较高检测准确率。本文以Faster R-CNN网络模型为基础,对其模型进行改进,并提出了一种能有效提高小型缺陷检测准确率的检测方法,进行手机数据接口的缺陷检测,结果表明所提出的检测方法能显著提高检测性能。论文研究的主要工作如下:1.将ResNet50特征提取网络与Faster R-CNN模型相结合,形成改进模型。由于Fas
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基于深度学习的缺陷检测是近几年较为热门的一种检测技术,其具有较快的检测速度和较高检测准确率。本文以Faster R-CNN网络模型为基础,对其模型进行改进,并提出了一种能有效提高小型缺陷检测准确率的检测方法,进行手机数据接口的缺陷检测,结果表明所提出的检测方法能显著提高检测性能。论文研究的主要工作如下:1.将ResNet50特征提取网络与Faster R-CNN模型相结合,形成改进模型。由于Faster R-CNN模型中VGG特征提取网络参数量较大,导致网络的检测速度较慢,而ResNet50使用了残差网络结构,减少了参数量,从而提高了检测速度。实验表明改进的Faster R-CNN模型提高了检测速度。2.将特征金字塔网络（FPN）结构融入到改进的Faster R-CNN模型中。具体是将FPN与改进型Faster R-CNN的特征提取模块ResNet50进行融合,因用ResNet50进行特征提取时小缺陷有可能会被忽略掉,通过使用FPN结构可以在ResNet50的不同卷积层进行feature map提取,在很大程度上保留细小缺陷,以此提高模型的检测准确性。实验表明使用ResNet50融合FPN的结构可以减少特征提取过程中重要信息丢失,提高检测准确率。3.将RoIAlign网络层与Faster R-CNN模型相结合,提高定位准确性。由于Faster R-CNN模型中RoIPooling存在两次量化操作,使得目标定位存在偏差。而RoIAlign使用双线性插值方法克服了RoIPooling存在的不足。实验表明该方法能提高检测准确率。基于上述改进的模型进行了手机数据接口的缺陷实验测试,测试结果表明运用所提出的改进算法,两类缺陷的均值平均精度（m AP）达到了91.17%,检测速度达到了4.76FPS。比仅用VGG为特征提取网络时的m AP提高了24.72%,检测速度提高了3.09FPS,比仅用ResNet50为特征提取网络的m AP提高了2.58%,检测速度提高了1.17FPS。
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