基于轻量化卷积神经网络的陶瓷球表面缺陷快速识别方法

由于球的形状特点，视觉方法需要处理多个角度的图像才能实现对单个球进行完整的缺陷识别，对图像处理速度要求较高。此外，卷积神经网络的浮点运算量(FLOPs)高，推理速度通常较慢。针对上述问题，基于MobileNetV3设计了更轻量化的卷积神经网络。首先通过改变宽度因子、减少基本单元数量、使用Ghost模块代替标准卷积降低原始网络参数量。最后通过坐标注意力机制提高网络对缺陷的识别准确率。实验结果表明，在氮化硅陶瓷球表面缺陷数据集上，提出的轻量化卷积神经网络相较于原始网络仅有2.2%的准确率损失。网络浮点运算量和参数量分别为原始网络的10.4%和3.3%，在边缘计算设备Jetson AGX Xavier上的推理时间小于7ms，相较于原始网络提升超过40%，能够满足工业现场实时检测的需求。