基于改进Mask R-CNN算法的工业零件缺陷检测技术

为了提升工业零件缺陷检测的精度和速度，在Mask R-CNN的基础上，引入了引导锚框的anchor生成方案提升检测精度；在此基础上对Mask R-CNN网络框架进行改进，去掉Mask分支，实现检测速度的优化。采用的数据集是DAGM工业缺陷数据集，并与先前的代表方法进行对比实验。实验表明，改进后的算法在检测精度方面对比原始算法提升了约1.94%，且速度也提升了1.2 frame/s，提升了工业零件缺陷检测的速度和精度。