基于改进U2-Net的透明件划痕检测方法

摘要：

为了满足透明件表面质量和市场竞争的需求,实现产品表面缺陷的自动化检测至关重要.针对透明件表面划痕快速检测问题,提出了一种基于改进U2-Net的缺陷检测方法.首先,直接应用U2-Net网络进行透明件表面划痕检测的数据集准备、网络搭建、损失函数、评估指标;其次,初始化网络进行训练,分析产生误检漏检及低效的原因;最后,优化损失函数,加入正则化技术,并给出在输入数据前加入Mosaic数据增强,解码阶段融入深层可分离卷积以及加入Attention机制的改进方案.结果表明:本文提出的改进方案能够有效分割出不同情况下的划痕,准确率达到0.987,漏检率为0.006,并在检测速度上有19％的提升.可见改进U2-Net的透明件划痕检测方法能够很好满足工业流水线准确检测缺陷的实际需求.

关键词：透明件;划痕检测;神经网络;U2-Net;语义分割

所属期刊栏目：22

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;山东省自然科学基金

在线出版日期：2022-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：620-627