| 基于深度学习的包装缺陷快速检测方法 |
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| 引用本文： | 陈雪纯,方宇伦,杜世昌,吕君,王勇. 基于深度学习的包装缺陷快速检测方法[J]. 机械设计与研究, 2021, 37(6): 165-169,178 |
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| 作者姓名： | 陈雪纯 方宇伦 杜世昌 吕君 王勇 |
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| 作者单位： | 上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240;华东师范大学经济与管理学院,上海200241;力度工业智能科技(苏州)有限公司,江苏常熟215558 |
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| 摘 要： | 包装缺陷在线检测对提升产品质量具有重要意义.针对工业生产中人工目检效率低、漏检率高,以及基于显式特征提取的缺陷检测方法通用性差、特征提取复杂、缺陷区域占比小等问题,本文提出了基于迁移学习的改进MobilenetV2轻量化网络的包装缺陷快速检测方法,并利用某工厂糖果产线包装质检环节存在的4种表面缺陷对其进行测试.结果 表明,该方法具有检测速度快、缺陷正确检测率高等优点,单个产品处理时间为0.053 s,验证集上缺陷识别率为98.333％,在线测试缺陷品召回率为96.596％,在检测精度较高的同时能满足高速产线的实时性需求,最高支持2 m/s的传送带运行速度.
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| 关 键 词： | 缺陷检测 机器视觉 MobileNetV2 迁移学习 |
Rapid Packaging Defect Detection Method Based on Deep Learning |
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| CHEN Xuechun,FANG Yulun,DU Shichang,LV Jun,WANG Yong. Rapid Packaging Defect Detection Method Based on Deep Learning[J]. Machine Design and Research, 2021, 37(6): 165-169,178 |
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| Authors: | CHEN Xuechun FANG Yulun DU Shichang LV Jun WANG Yong |
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