基于改进型SSD算法的空瓶表面缺陷检测

• 作者: 付磊 任德均 吕义昭 吴华运 邱吕 郜明
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 缺陷检测 卷积神经网络 注意力机制 尺度特征融合模块 全局上下文模块
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 121-126
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 4822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.020

摘要

注塑空瓶在生产过程中瓶身表面会产生大量缺陷,这些缺陷对产品的外观和使用造成重要的影响.传统的人工检测由于劳动强度高、检测效率低等缺点已不适用,基于机器视觉的传统检测算法对于复杂的场景变化,所提取的特征通常很难用于缺陷分类和识别.因此,提出一种基于SSD算法,对注塑空瓶表面缺陷进行检测.考虑空瓶表面缺陷较小,特征难以提取,为提高检测效果,在SSD网络结构中加入特征融合模块,为预测层提供丰富的语义特征;同时在网络中引入注意力机制,增加网络的特征提取能力,有效地提高网络的检测精度.通过用空瓶表面缺陷数据集对本文的方法进行验证,准确率为98.3％,漏检率为0.74％,误检率为0.96％,mAP为96.5％,相比原始的SSD算法的mAP,本文算法提高了近5.6个百分点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任德均	四川大学机械工程学院	57	206	7.0	10.0
2	付磊	四川大学机械工程学院	14	28	3.0	5.0
3	吴华运	四川大学机械工程学院	4	0	0.0	0.0
4	郜明	四川大学机械工程学院	4	0	0.0	0.0
5	吕义昭	四川大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0
6	邱吕	四川大学机械工程学院	4	0	0.0	0.0