基于Faster R-CNN的零件表面缺陷检测算法

摘要：

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.

关键词：表面缺陷检测、卷积神经网络、深度学习、快速区域卷积神经网络、聚类算法

所属期刊栏目：32

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;天津市自然科学基金

在线出版日期：2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：883-893