【摘 要】
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传统的工厂检测产品表面的加工质量主要以人工检验为主,检验耗时耗力,且检验质量常受人为因素的影响,占用了社会大量的人力资源。随着智能工厂的发展,传统的流水线生产作业将
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传统的工厂检测产品表面的加工质量主要以人工检验为主,检验耗时耗力,且检验质量常受人为因素的影响,占用了社会大量的人力资源。随着智能工厂的发展,传统的流水线生产作业将被自动化所替代。如今,在5G网络热点下,由于金属材料对5G信号的干扰,金属材料的手机背板将逐渐被陶瓷材料取代,所以陶瓷表面质量智能检测的需求因此而产生。本文设计了一种基于深度学习与图像处理对陶瓷表面质量检测的系统,经实验证明,能够有效的识别缺陷目标,并且设计了APP,成功在嵌入式平台上运行。工作内容大致如下:根据在企业中调研陶瓷CNC加工过程后的产品缺陷,设计了适合的光学检测机构,采集大量的图像样本作为数据集,将分类完的数据集与标注文件拿去训练深度学习模型,最后将训练好的模型做成一个APP,应用于嵌入式平台上。本文首先阐述了整个系统的硬件设计原理,整个机械架构包含相机、光源、镜头和检测平台的位置结构。根据实际的检测需求,采用了对应的光源、镜头、相机,并介绍了他们之间的成像原理。根据搭建好的采集平台,采集了陶瓷图片作为数据集,并将其分类且标注缺陷的位置。其次本文介绍了卷积神经网络结构的原理,采用了Lenet-5和Yolov3-tiny两个模型进行研究,细致的讲解了两个模型的原理以及特性,研究了不同的数据增强手段以及不同的图像尺寸大小等方法对网络准确率的影响,研究了模型中不同训练参数以及不同参数优化手段对模型的训练情况影响,研究了在Android嵌入式平台上基于OPENCV的不同加速模块对卷积神经网络运行速度的影响。最后通过实际应用,测试模型识别效果能够达到90%的识别率的良好预想,并且能够在骁龙625芯片上达到2fps的识别速度,满足了工业生产中对陶瓷表面质量检测的需求。
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