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基于轻量化深度学习VGG16网络模型的表面缺陷检测方法 被引量：5
1
作者 方宇伦 陈雪纯 +2 位作者 杜世昌 吕君 王勇 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期143-147,共5页
零件表面缺陷是产品质量的重要组成部分,零件在线检测可以解决产品批量质量问题,已成为质量控制的未来发展趋势。人工检测方法存在检测精度低、漏检率高等问题,而通过机器视觉和深度学习相结合的在线检测成为研究热点。但是目前多数深... 零件表面缺陷是产品质量的重要组成部分,零件在线检测可以解决产品批量质量问题,已成为质量控制的未来发展趋势。人工检测方法存在检测精度低、漏检率高等问题,而通过机器视觉和深度学习相结合的在线检测成为研究热点。但是目前多数深度学习模型存在模型结构复杂、预测耗时长的缺点,不满足实时检测的需求。为了提高产品表面缺陷检测的效率和准确率,设计了一种轻量化深度学习VGG16网络模型,通过对VGG16Net进行结构优化与剪枝操作搭建轻量化识别模型,并构建表面缺陷数据集进行训练与预测。在标准表面缺陷数据集上,准确率达到0.949;搭建实验测试平台,对比原始VGG16网络,改进后的网络在剪枝率为50%时,准确率达到0.907,单张图片预测耗时为0.067s,模型压缩率为59.79%。轻量化表面缺陷检测方法具有高效自动、智能化等优点。 展开更多
关键词 缺陷检测 深度学习 模型剪枝 VGG16
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基于深度学习的包装缺陷快速检测方法 被引量：4
2
作者 陈雪纯 方宇伦 +2 位作者 杜世昌 吕君 王勇 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2021年第6期165-169,178,共6页
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... 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0.053s,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。 展开更多
关键词 缺陷检测 机器视觉 MobileNetV2 迁移学习
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