【摘 要】
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随着现代工业的发展，对产品质量的要求越来越高。产品质量检测已成为产品生产过程中的必要步骤，其中针对产品表面缺陷的检测是不可或缺的重要环节。传统的表面缺陷检测采用人工
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随着现代工业的发展，对产品质量的要求越来越高。产品质量检测已成为产品生产过程中的必要步骤，其中针对产品表面缺陷的检测是不可或缺的重要环节。传统的表面缺陷检测采用人工目测的方法，具有稳定性差，消耗时间长，人工成本高等缺点。因为机器视觉检测技术具有非接触，稳定可靠，快速高效，自动化程度高等优点，其在产品表面缺陷检测中受到了广泛重视。本论文对表面缺陷检测算法进行研究，完成以下工作： （1）提出了一种基于卷积神经网络的钮扣表面缺陷检测算法。该算法主要利用目标提取，表面区域归一化和图像锐化进行预处理，采用卷积神经网络运算出结果，避免了传统的模式识别缺陷检测算法需要人工提取图像特征的过程。 （2）探究了不同网络参数（网络形态、网络卷积层数目、网络特征图数目、卷积核大小），网络函数（激活函数、采样函数）和Dropout层对于缺陷检测卷积神经网络性能的影响，结果表明金字塔双层结构以及ReLu函数和Dropout技术有利于网络性能的提升。本论文以钮扣为研究对象，采集钮扣表面图像作为样品集，对网络进行验证，最终构建出一个适合于钮扣表面缺陷检测的卷积神经网络模型。 （3）移植算法至DSP智能相机并进行了优化，验证了算法性能。本论文算法在1178张图像的样品集上进行了测试，结果表明算法具有有效性和适应性。 实验结果表明，本论文算法具有不需要人工提取特征的优点，构建的卷积神经网络模型对于钮扣表面划痕缺陷和钮扣表面不均匀缺陷能够达到96.3％和99.1%的正确率。算法成功地移植到DSP智能相机上，实现了326ms/帧的运行速度。
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