【摘 要】
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铝型材作为一种常见且重要的金属材料,在国防、航天、建筑、汽车、电力等领域具有广泛应用。然而,在生产过程中,部分铝型材表面会不可避免地产生缺陷,影响产品质量与安全性。因此,在生产线上及时有效地检测出带有缺陷的铝型材产品是非常必要且具有挑战性的工作。传统的检测方法存在诸多局限性。例如,人工肉眼方法不但效率低下,并且易受主观因素干扰,图像处理方法则需要大量的先验知识和参数调节,难以适应不同类型和程度的缺
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铝型材作为一种常见且重要的金属材料,在国防、航天、建筑、汽车、电力等领域具有广泛应用。然而,在生产过程中,部分铝型材表面会不可避免地产生缺陷,影响产品质量与安全性。因此,在生产线上及时有效地检测出带有缺陷的铝型材产品是非常必要且具有挑战性的工作。传统的检测方法存在诸多局限性。例如,人工肉眼方法不但效率低下,并且易受主观因素干扰,图像处理方法则需要大量的先验知识和参数调节,难以适应不同类型和程度的缺陷。近年来,研究人员通过将深度学习方法应用于计算机视觉领域,取得了突破性进展。同时,深度学习方法也被引入到铝型材表面缺陷检测当中。但是,在工业生产环境下,实时检测速度要求越来越高,并且由于铝型材缺陷存在目标细小且不明显等问题,需要网络结构复杂且精度高的检测模型对其进行检测,这与工业现场设备的算力和存储能力有限之间存在着矛盾。针对这些问题,本文将深度学习技术应用于铝型材表面缺陷检测任务当中,并围绕基于骨干网络替换的模型轻量化、基于加强特征提取网络改进的模型优化以及基于损失函数的模型优化几个方向进行研究,使得模型满足缺陷检测任务的要求,并利用前后端框架,开发出相应的检测工具。本文的具体研究内容如下:（1）检测模型的选取与轻量化研究。本文首先对目标检测模型在铝型材表面缺陷检测任务中的应用进行分析和思考,选取了三种具有代表性和高精度的目标检测模型作为铝型材缺陷检测研究的候选模型,并根据实验结果选出了综合性能最优的YOLOX检测模型。其次针对当前检测模型存在计算量大、参数量多且在铝型材表面缺陷检测任务中的实时性不高等问题,本文在尽量保证YOLOX模型精度的前提下,提出了一种轻量化改进方案,利用截取后的Mobile Net系列轻量化网络作为YOLOX模型的骨干网络,以提高模型的检测速度,降低模型资源消耗。实验结果表明,在融入Mobile Netv2网络后,所得到的轻量化检测模型具有最佳效果。（2）模型识别效果研究。针对小目标缺陷难以有效识别和定位的问题,本文将加强特征提取网络进行改进,分别将不同轻量化注意力机制融入加强特征提取网络的FPN+PAN结构中,增强检测模型对铝型材表面擦花、脏点、喷流和漆泡等小目标缺陷类别的关注度,在保证模型大小和检测速度的情况下提升其识别精度,并通过实验比较选出ECANet注意力机制为最佳选择。（3）模型损失函数优化。针对模型在训练过程中负样本过多,导致模型训练困难的问题,本文在模型检测头中引入Focal Loss损失函数,在训练过程中,提升模型对关键缺陷特征的学习,降低背景负样本对模型训练的影响,同时提高难分类样本的训练权重,使模型在学习中聚焦于容易误检的样本,提升模型的训练效果。为了验证本文所提出的改进模型在铝型材表面缺陷检测任务中的有效性,本文在相同数据集上,将其和体量相似的YOLOv5m模型进行了横向对比实验。实验结果显示,在检测速度、模型计算量和模型参数量略微领先的情况下,本文所提出的检测模型在平均精度（m AP）指标上相比于YOLOv5m检测模型提高了5.16%,验证了本文所提出的改进模型的有效性。
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