【摘 要】
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敞车厢体受到腐蚀环境和尖锐货物撞击等因素的影响,会产生不同程度的损伤缺陷,从而降低运输安全性和敞车使用寿命,因此,在段修、厂修过程中需要检查敞车厢体状态并进行缺陷修复。目前,在敞车厢体缺陷的检修工作中,主要依赖人工完成绕车缺陷检查与后续的修复任务,存在自动化程度低、劳动强度大、效率低等问题。因此,本文展开了基于深度学习的敞车厢体缺陷识别与定位研究,以期实现敞车厢体缺陷的快速识别及定位,以便后续割补
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敞车厢体受到腐蚀环境和尖锐货物撞击等因素的影响,会产生不同程度的损伤缺陷,从而降低运输安全性和敞车使用寿命,因此,在段修、厂修过程中需要检查敞车厢体状态并进行缺陷修复。目前,在敞车厢体缺陷的检修工作中,主要依赖人工完成绕车缺陷检查与后续的修复任务,存在自动化程度低、劳动强度大、效率低等问题。因此,本文展开了基于深度学习的敞车厢体缺陷识别与定位研究,以期实现敞车厢体缺陷的快速识别及定位,以便后续割补。主要研究内容下:（1）构建了一套适用于敞车厢体缺陷识别与定位算法的数据集。首先在检修车间采集敞车厢体缺陷图像,确定数据集的标记类别。接着针对检修车间环境噪声引起的图像质量问题,对图像进行降噪预处理。为避免过拟合,降低样本不均衡比例,采用旋转、翻转和亮度调节等图像处理方法进行数据扩增,以获得足量的、均衡的图像数据。最后对数据进行标注与划分,得到标准的敞车厢体缺陷数据集。（2）搭建了Faster R-CNN、YOLO及SSD三种较为先进的目标检测模型以研究不同模型在敞车厢体缺陷数据集上的检测效果。通过实验比较了三种模型的检测速度、各类缺陷的平均精度和平均精度均值,实验证明YOLOv5在敞车厢体缺陷数据集上性能最好,但划痕、变形和孔洞类缺陷的平均精度还有较大提升空间。（3）提出了基于优化YOLOv5的敞车厢体缺陷识别算法。首先在原YOLOv5的Backbone网络嵌入CA注意力模块,提高特征提取能力;然后重构原YOLOv5网络的检测头,利用更多尺寸的特征图进行结果预测;最后,基于对检测速度和实际应用场景的考虑,提出轻量化模型的剪枝方法。实验表明优化YOLOv5的检测效果优于原YOLOv5,m AP值从原YOLOv5的87.47%提升至91.11%,提升了3.64%,检测速度达到10.17 ms/幅,能够达到检测精度与速度的要求,同时该模型内存占用更小,更易于嵌入小型设备。（4）提出基于单目视觉的检修车间敞车厢体缺陷定位方法。搭建基于优化YOLOv5算法和单目视觉技术的敞车厢体缺陷识别与定位环境,利用相机标定实验确定相机参数,图像经降噪预处理和优化YOLOv5网络得到缺陷检测框的像素坐标,通过坐标转换得到缺陷的空间位置。实验表明缺陷定位误差在6.4 mm内,缺陷识别与定位算法的单帧处理时间为38.53 ms,满足工程精度要求和实时性要求,为敞车厢体缺陷检修机器人视觉系统的进一步研究打下了基础。
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