【摘 要】
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毛刺缸套是汽车发动机的重要组成构件,其外观质量严重到影响到汽车发动机的使用寿命以及油耗,因此对其外观质量检查非常重要。毛刺缸套外观缺陷种类繁多、评判标准不一,使得检测工作比较困难。目前毛刺缸套外观缺陷检测普遍由人工检查,这样的检测方式存在效率低、准确度低、工作量大等缺点。目前基于图像处理的检测方法可以高效的进行识别外观缺陷,但是由于毛刺缸套本体与缺陷区域的颜色相近,很难获得包含多种缺陷且高质量的图
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毛刺缸套是汽车发动机的重要组成构件,其外观质量严重到影响到汽车发动机的使用寿命以及油耗,因此对其外观质量检查非常重要。毛刺缸套外观缺陷种类繁多、评判标准不一,使得检测工作比较困难。目前毛刺缸套外观缺陷检测普遍由人工检查,这样的检测方式存在效率低、准确度低、工作量大等缺点。目前基于图像处理的检测方法可以高效的进行识别外观缺陷,但是由于毛刺缸套本体与缺陷区域的颜色相近,很难获得包含多种缺陷且高质量的图片,因此限制了图像处理算法的使用。本文结合深度学习目标检测和图像处理算法,对毛刺缸套外观缺陷中的五种缺陷进行检测,克服仅由传统图像处理和人工检测等方式的局限性。实验中分别对缺陷进行定性分析和定量分析,从而使得检测算法更加准确。对比分析后选择高效的YOLOv3算法,为了更好的适用毛刺缸套缺陷检测,对其特征提取网络进行改进。实验中采用密集连接机制,减少特征层之间信息传递的损失,缓解深层网络带来的梯度消失问题,加快网络的更新;为了提升算法的识别精度,对每个卷积后的特征使用特征重标定算法,使网络更注重对缺陷识别有作用的通道;缺陷尺寸不同是影响算法精度的一个重要原因,实验中提出使用可变形卷积代替标准方形卷积,增加网络对不同大小目标检测的能力;最后对检测网络分析,源算法中使用的NMS算法对缺陷检测存在漏检问题,提出带有线性加权的soft-NMS算法代替NMS算法。经过实验对比,soft-NMS算法减少了缺陷数据集的漏检率。为了区别YOLOv3算法,文中定义改进后的YOLOv3网络为Advance-YOLOv3。在验证改进算法的效果时,分别从分类和检测两个任务进行对比实验。实验中保持相同的数据集、实验平台、实验参数,Advance-YOLOv3算法最高分类精度为83.7%,对比VGGNet-19和Res Net-152两种经典分类网络,分别增长7.5%和1.1%;在检测任务中,分别对比YOLOv3源模型、Faster R-CNN网络,均值精度为79.6%,在检测精度指标分别增长3.5%和4.4%,对比检测时间指标中,Advance-YOLOv3算法单张图片平均消耗时间86ms,分别高于其他两种算法4ms和10ms,分析原因主要是可变形卷积学习形变参数导致;在漏检率指标中同样优于其他两种算法,分别减少7.5%和3.3%。经过分类和检测的对比实验证明,经过改进后的Advance-YOLOv3算法在检测精度、漏检率均有提升,说明算法的有效性。
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