基于Faster R-CNN的零件表面缺陷检测算法

针对人工和传统自动化算法检测发动机零件表面缺陷中准确率和效率低下,无法满足智能制造需求问题,提出了一种基于深度学习的检测算法.以Faster R-CNN深度学习算法为算法框架,引入聚类理论来确定anchor方案,通过对比k-meansII和CURE聚类算法生成anchor对检测结果的影响,提出了基于聚类生成anchor方案的Faster R-CNN的零件表面缺陷检测算法,并引入多级ROI池化层结构,减少ROI池化过程中取整带来的偏差,实现高效并准确检测零件表面缺陷的目的.通过设计缺陷图像数据采集方案,建立了3种缺陷零件数据集,并验证了算法的性能.实验结果表明,该算法将缺陷检测的均值平均精度mAP从原算法的54.7%提高到97.9%,检测速度最快达到4.9 fps,能够满足智能制造的生产需求.     

基于改进Cascade R-CNN算法的道路表面缺陷检测

作为最基础的交通基础设施之一,道路对交通运输以及城市发展有着不可替代的作用。道路表面缺陷是道路状态的真实反映,准确地进行道路缺陷检测对道路状态检测和维护具有重要意义。道路缺陷分布具有不确定性,现阶段采用的人工检测方法存在检测效率低、检测周期长等缺点。针对目前道路表面缺陷检测中存在的问题,提出一种改进的Cascade R-CNN道路缺陷检测算法,引入了递归特征金字塔结构,使融合特征获得更多的语义信息细节,更利于小目标检测;选用ResNet50作为主干网络并进行改进,使其能够接受来自递归特征金字塔的特征输入。实验结果表明,改进后的算法在测试数据集上的表现优于Faster R-CNN、Grid R-CNN,检测精度和小目标检测能力均得到了提升。     

基于图像处理的带钢表面缺陷检测改进算法的研究

由于在带钢的生产过程中会出现多种表面缺陷,因此本文中研究了一种基于图像处理的带钢表面缺陷检测改进算法对表面缺陷进行有效检测。算法中对边缘检测、图像分块、连通域分析等过程进行了改进,并提出了一种针对带钢图像的图像二值化算法,相较于传统的缺陷检测算法,本文中的检测算法在保证处理速度的同时,可以使处理的图像细节更完整清晰,缺陷定位更准确,且总体的检测正确率在90%以上,为后续缺陷分类提供更加准确的数据支持,可有效解决带钢表面缺陷检测问题,对企业生产过程中的技术改善起到至关重要的作用。     

基于改进Faster R-CNN的热轧带钢表面缺陷检测

热轧带钢是钢铁行业的重要产品,其表面缺陷是影响产品质量的重要因素。针对传统缺陷检测算法存在的过程繁琐、精度不足和效率低下等问题,提出一种基于改进更快速区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN)的检测算法,实现对热轧带钢表面缺陷的高效、高精度检测。首先,采用特征相加的方法对底层细节特征和高层语义特征进行融合;然后,采用精准的感兴趣区域池化(precise region of interest pooling, Precise ROI Pooling)获取固定大小的特征向量,避免特征出现位置偏差;最后,利用均值偏移聚类算法对带钢数据集进行聚类,获得适用于热轧带钢表面缺陷检测的先验框尺寸。实验结果表明,所提算法在热轧带钢表面缺陷检测数据集上的平均精度均值达到了85.34%,检测速度为23.5帧/s,且鲁棒性良好,满足实际的工业检测需求。     

基于STMR-CNN的热轧带钢表面缺陷检测

为了提高工业热轧带钢表面缺陷检测的检测精度,将深度学习研究领域的前沿技术应用于带钢表面缺陷检测.提出了一种以Swin Transformer作为骨干特征提取网络,级联多阈值结构作为输出层的热轧带钢表面缺陷检测算法.将Transformer结构应用于带钢表面缺陷检测领域,与单纯基于卷积网络的深度学习目标检测算法相比,能够达到更加精确的检测效果.首先,使用Swin Transformer作为骨干特征提取网络代替常规的残差网络结构,增强特征网络对隐含在图像中的深层语义信息的摄取能力.其次设计多级联检测结构,设置逐级的IoU阈值,实现检测精度与阈值提升的权衡.最后使用柔性非极大值抑制(Soft-NMS)、FP16混合精度训练和SGD优化器等训练策略加速模型收敛和提升模型性能.实验结果表明:本文算法在工业热轧带钢数据集(NEU-DET)上相较于YOLOv3、YOLOF、DeformDetr、SSD512和SSDLit等深度学习算法都有更好的检测效果,在裂纹(crazing, Cr)、夹杂(inclusion, In)、斑块(patches, Pa)、麻点(pitted surface, PS)、...     

YOLOv8-VSC：一种轻量级的带钢表面缺陷检测算法

目前在带钢表面缺陷检测领域，通用的目标检测算法复杂度高、计算量庞大，而一些中小型企业负责检测的终端设备通常不具备较强的计算能力，计算资源有限，从而导致检测算法部署困难。为解决该问题，基于YOLOv8n目标检测框架，提出一种轻量级的带钢表面缺陷检测模型YOLOv8-VSC。该模型使用轻量级的VanillaNet网络作为骨干特征提取网络，通过减少不必要的分支结构降低模型的复杂度。同时，引入SPD模块在减少网络层数的同时加快模型的推理速度。为了进一步提升检测精度，在特征融合网络中，使用轻量级的上采样算子CARAFE，提高融合特征的质量和丰富度。最后，在NEU-DET数据集上进行大量实验，得到模型的参数量与计算量为1.96×106和6.0 GFLOPs，仅为基线的65.1%和74.1%,mAP达到80.8%，较基线提升1.8个百分点。此外，在铝材表面缺陷数据集和VOC2012数据集上的实验结果表明所提算法具有良好的鲁棒性。与先进的目标检测算法相比，所提算法在保证高检测精度的前提下需要的计算资源更少。     

基于Faster-RCNN的汽车漆面缺陷部位检测

针对人工设计特征复杂和传统的自动化方法在目标识别和检测上准确率和效率低下的问题,提出一种基于改进的Faster-RCNN的目标区域定位方法。由于被检测目标尺度变化大,为了解决原始Faster-RCNN网络结构对于小目标区域检测精度低的问题,提出多尺度快速区域卷积神经网络检测算法,改进了神经网络的结构,使网络在检测过程中可以同时使用低层和高层的特征,提升了网络对于小目标区域的检测能力。修改原始网络中锚框设定方法,通过聚类算法来确定不同尺度的特征图的锚框。实验结果表明,该方法在不同的背景下均能实现对目标较好的识别与定位,对小区域的检测能力显著提高。检测精度由原始网络结构的79.60%上升到95.39%,提高了15.79百分点。     

冷轧带钢表面缺陷在线检测软件体系结构设计

为解决带钢表面缺陷在线检测系统的信息支持和后续处理的问题,遵循软件工程的设计思想,提出了一套完整的冷轧带钢表面缺陷在线检测系统的软件体系结构设计方案,建立了系统的层次结构模型、功能结构模型及其后台数据库,通过可视化程序设计和关系数据库实现了检测软件的系统功能.该系统不仅能够识别分类各种缺陷,而且可通过数据库保存各类数据信息,便于对各类信息数据进行查询和管理,并解决了系统算法更新的问题.该体系结构的设计为在线检测缺陷分类识别的进一步研究奠定了基础,具有一定的实用价值.     

基于改进Mask R-CNN的刮板输送机铁质异物多目标检测

刮板输送机是煤矿井下的关键运输设备,铁质异物进入刮板输送机会引发磨损、断链等,甚至会造成停产、伤人等严重事故。现有刮板输送机异物识别方法存在对井下图像的适应性较差、无法区分异物类别与数量等问题。针对上述问题,提出了一种基于改进掩码区域卷积神经网络（Mask R-CNN）的刮板输送机铁质异物多目标检测方法。采用基于Laplace算子的图像增强算法对井下低照度、高粉尘环境下采集的图像进行预处理,对增强后的图像进行标注,制作数据集。采用Mask R-CNN模型的ResNet-50特征提取器获取铁质异物图像特征;采用特征金字塔网络进行特征融合,保证同时拥有高层的语义特征（如类别、属性等）和低层的轮廓特征（如颜色、轮廓、纹理等）,以提高小尺度铁质异物识别精度;针对Mask R-CNN模型生成的锚点与待检测的铁质异物尺寸不对应的问题,对Mask R-CNN模型进行改进,采用k-meansⅡ聚类算法代替原来的锚点生成方案,通过遍历数据集中标注框的长宽信息得到聚类中心点,实现刮板输送机铁质异物多目标检测。实验结果表明,改进Mask R-CNN模型对单张图像的平均检测时间为0.732 s,与Mask R...     

融合频域注意力机制和解耦头的YOLOv5带钢表面缺陷检测

针对带钢表面缺陷在实际场景中检测精度低,易出现漏检和误检的情况,构建一种YOLOv5-CFD模型对带钢缺陷目标进行更精确的检测,该模型由CSPDarknet53、FcaNet与解耦检测头（Decoupled head）组成。首先,采用模糊C均值（FCM）算法对东北大学公开的NEU-DET热轧带钢表面缺陷检测数据集中的锚框进行聚类,优化先验框和真实框之间的匹配度;其次,为提取目标区域丰富的细节信息,在原始YOLOv5算法基础上添加频域通道注意力模块FcaNet;最后,采用解耦检测头将分类任务和回归任务分离。在NEU-DET数据集上的实验结果表明,改进的YOLOv5算法在引入较少参数量的情况下,检测精度提高了4.2个百分点,平均精度均值（mAP）达到85.5%,每秒传输帧数（Frames Per Second,FPS）达到27.71,与原YOLOv5相差不大,能够满足检测实时性的要求。     

基于改进深度度量学习算法的表面缺陷检测

为了解决小批量、多品种工业产品的表面质量检测问题,提出一种基于改进深度度量学习的缺陷检测算法.该算法对VGG16网络模型做改进,更有利于原始图像的隐空间映射.针对产品表面缺陷检测的任务,提出条件三元组损失函数以加强神经网络的拟合能力.同时,在隐空间中进行缺陷判定时,抛弃原始度量学习中基于KNN算法的归类方法,提出基于高...     

基于改进SSD的口罩佩戴检测算法

新冠疫情近年来在全球肆虐,新冠病毒具有极强的传染性,在公共场所佩戴口罩可以阻断病毒的传播途径,有效遏止疫情的蔓延。利用计算机视觉技术对公共场合佩戴口罩行为进行检测具有重要意义,在疫情防控常态化条件下,需要对人脸口罩佩戴进行正确识别,同时要识别口罩佩戴是否正确。在实际检测环境中,口罩佩戴检测任务中的场景复杂多样,佩戴口罩的人脸目标尺度不一,正确与错误佩戴口罩特征差异小,难以检测。提出一种改进SSD算法的口罩佩戴检测算法。以SSD检测算法为基础,引入特征融合网络及协调注意力机制,重构特征提取网络,增强对细节信息的学习和处理能力。同时,将算法的分类预测分数和IoU分数进行合并表示,使用Quality Focal Loss函数调节正负样本的权重。在自制口罩佩戴检测数据集上的实验结果表明,该算法的平均精度均值达到96.28%,与原始算法相比提高了5.62%,对口罩佩戴检测具有良好的准确性和实用性,可满足疫情防控下的实际需求。     

基于改进YOLOv7的钢材表面缺陷检测

钢材表面缺陷对于钢材行业来说是一个巨大的挑战。针对传统的钢材缺陷检测方法存在着效率低、检测精度不高等问题,基于YOLOv7设计了一种AFSD-YOLOv7模型进行实时的钢材表面缺陷检测。首先,在YOLOv7模型中使用一种轻量化卷积结构替换标准卷积结构,,以加速模型的推理过程;然后采用快速空间金字塔池化结构替换原始空间金字塔池化结构,以加速网络的特征提取过程;最后添加改进的ECA-Net注意力机制,以提升模型检测精度。实验结果表明,AFSD-YOLOv7能够对钢材缺陷进行有效识别,相比YOLOv7模型,计算量减少了54.8%,mAP提高了3.2%,对于钢材表面缺陷检测具有实际应用价值。     

基于Mask R-CNN的高空作业安全带检测

随着计算机视觉近几年的发展,相关工作者越来越侧重人工智能算法在电力安全管控系统的实际应用.本文针对电力检修工作人员安全带规范问题,基于Mask R-CNN算法提出了一种新型高空作业安全带低挂高用违规检测算法,实时高效率完成作业者安全带违规检测问题.针对安全带挂环违规现象的复杂性和场景多变性等问题,本文提出实用于安全带检...     

基于Mask R-CNN的电力设备锈迹检测

电力设备锈迹目标的识别在电力安全方面具有极高的应用价值，但是锈迹具有大小、形状不规则等特点，利用传统的机器学习算法检测效率和准确率不高.针对这一问题，研究分析锈迹特点，提出基于Mask R-CNN的电力设备锈迹检测识别方法.使用Faster R-CNN完成目标检测的功能，FCN精准的完成语义分割的功能，实现像素级别的分类识别，较好地解决了不规则锈迹的检测问题.实验结果表明，基于Mask R-CNN的电力设备锈迹检测结果准确率高.     

基于改进Mask R-CNN的卫星目标部位检测方法

针对卫星部件维修更换、燃料加注、废弃卫星回收等空间在轨服务中需解决的目标卫星部位检测问题,在Mask R-CNN的基础上,改进其主干网络结构并缩减分类回归、Mask分支通道数,提出了一种改进的实例分割网络模型Ring-Engine-Mask R-CNN,使用实物模型图像和3dsMax生成的仿真图像建立了专用数据集,给出了一种基于深度学习的卫星目标部位检测方法;实验结果表明,该方法能较好的完成卫星星箭对接环和远地点发动机喷管两种目标部位的检测分割,相较于传统的网络模型,在缩小了模型规模的同时,具有更高精度和更快的检测速度.     

基于YOLOv3-spp的缺陷检测优化模型

目前基于传统的机器视觉分析方法筛选后的PCB焊接缺陷图像还需要进行人工的复检流程,工作量大导致视觉疲劳后容易出错.为了改善这种现状,本文设计应用YOLOv3-spp的目标检测算法来构建焊接缺陷检测模型.为提升检测速度,采用模型剪枝、模型蒸馏、模型量化等技术对检测模型进行压缩优化,采用深度学习加速组件OpenVINO来加...     

人体关键点检测的Mask R-CNN网络模型改进研究

由于在现有的人体关键点检测问题中,深度学习解决方案采用的掩膜区域卷积神经网络Mask R-CNN存在参数量大导致计算成本过高、迭代次数多导致训练时间过长等问题,提出了一种基于重组通道网络ShuffleNet改进 Mask R-CNN网络模型。通过引入ShuffleNet的网络结构,使用分组逐点卷积与通道重排的操作与联合边框回归和掩膜分割的计算结果对Mask R-CNN进行轻量化改进。使用该方法改进网络模型在进行单人或多人情况下的人体关键点检测中,在保留精度的前提下,可以加快运行速度,减少检测时间。     

基于改进YOLOv3的大尺寸导光板缺陷检测

单边侧入式大尺寸导光板存在网点分布不均、缺陷大小与形态不一、背景纹理复杂等特点, 而人工选取特征的传统机器视觉方法泛化能力不强. 基于此, 本文提出一种基于改进YOLOv3的大尺寸导光板缺陷检测方法. 首先, 在网络浅层特征层引入改进多分支RFB模块, 增大网络感受野, 丰富目标语义信息, 加强特征提取能力; 其次, 利用深度可分离卷积替换标准卷积, 缩减模型大小和计算量; 进而, 改进K-means算法, 对聚类出的锚框进行线性缩放, 使之更加贴近真实框; 最后, 利用在生产现场采集的大尺寸导光板缺陷图片进行了大量的实验研究. 实验结果表明, 本文提出的检测算法平均精度达到98.92%. 与YOLOv3相比, 平均准确率、F1值分别提升了8.55%、10.76%, 检测速度达到71.6 fps, 可满足工业生产检测要求.