【摘 要】
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塑料制品在现代化工业中占据着十分重要的地位,几乎渗透到各个行业领域,也是笔记本面板常用的材料之一。而塑料制品在注塑成型的过程中,受模具质量、原材料质量、加工工艺水准等多方因素影响,存在一定概率的缺陷次品。为了保证产品的品质,需要对笔记本面板进行表面缺陷检测。基于视觉的常规缺陷检测能够很好的检测出一些具有纹理轮廓特征的缺陷,但有时候由于笔记本面板表面特殊的纹理和缺陷本身不存在明显轮廓特征,比如像鼓包
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塑料制品在现代化工业中占据着十分重要的地位,几乎渗透到各个行业领域,也是笔记本面板常用的材料之一。而塑料制品在注塑成型的过程中,受模具质量、原材料质量、加工工艺水准等多方因素影响,存在一定概率的缺陷次品。为了保证产品的品质,需要对笔记本面板进行表面缺陷检测。基于视觉的常规缺陷检测能够很好的检测出一些具有纹理轮廓特征的缺陷,但有时候由于笔记本面板表面特殊的纹理和缺陷本身不存在明显轮廓特征,比如像鼓包、麻点这种类型的缺陷,采用2D成像难以采集到显著的缺陷特征,漏检率较高。因此,本文基于激光三角测量法的原理设计并搭建平台采集3D数据,借助深度学习的方法实现自动化缺陷检测,主要研究内容如下:（1）针对笔记本面板表面鼓包、麻点缺陷难以采集缺陷特征的难点,设计了RGB-D相机方案,通过深度图像来表征鼓包、麻点的缺陷特征,同时满足对颜色空间的缺陷特征采集。提出错位取值的方法,使用一个彩色相机同时采集RGB图像和深度图像,减少采集平台的工业相机个数。结合3D相机系统和运功控制系统,搭建了数据采集平台并对平台进行标定,数据采集平台X轴精度为0.02 mm/pixel,Z轴精度为0.03 mm/pixel,采集速度20 mm/s。（2）针对激光中心线提取算法速度的要求,对极值法进行优化,提出自适应模板极值法,通过均值模板扫描提取激光中心线,提高极值法的算法稳定性,减少前期对激光图像的滤波操作。同时改进了搜索策略,让模板保持在激光线附近进行搜索,避免对激光图像进行全局搜索,提高激光中心线提取速度和稳定性。在3072*320的图像上,单张图像的提取速度稳定在8 ms。在极端条件下,即激光线位于激光图像最下侧时,提取速度可提升10倍。（3）对平台采集的原始激光图像进行处理,通过通道做差的方法滤除激光光源以外的其他光源干扰,获取清晰的激光线图像。使用三角测量法和错位取值法重构出深度图和RGB图像。对深度图像计算梯度图像,使缺陷特征更凸显。将RGB图像,深度图像、梯度图像合并成并制作成缺陷数据集,并使用人工合成和GAN对抗网络生成的方法进行数据增广,用于后续的深度学习模型训练和测试。（4）为进一步提高Mask RCNN深度学习模型的目标检测精度,分析了卷积神经网络和Transformer网络各自的优势,并将两者结合提出了Res-Swin-T的特征提取网络模型,在Mask RCNN框架下,使用公共数据集DAGM2007进行验证。实验结果表明,在Transformer网络中加入卷积层能提高网络模型的局部特征提取能力,ResSwin-T特征提取网络比同级别参数量的Res Net50平均精度m AP50提升6.5%,比Swin-Tiny网络提升0.8%,达到99.4%。（5）使用优化后的Mask RCNN模型,对采集制作的笔记本面板表面缺陷数据集进行缺陷检测,并结合CIo U损失和Soft-NMS对训练过程进行优化,最终检测精度m AP达到88.3%,基本满足工业检测的精度要求。最后设计了软件检测系统,实现对笔记本面板的缺陷检测。
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