基于改进Faster R-CNN的水准泡缺陷检测方法

• 作者: 彭伟康 陈爱军 吴东明 朱利森
• 来源期刊: 中国测试
• 关键词: 水准泡 缺陷检测 Faster R-CNN 特征金字塔 RFP
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 测试理论|Test Theories
• 页码范围: 6-12
• 页数: 7页
• 分类号: TP391|TB9
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2020090072

摘要

目前水平尺制造行业采用人工方法对水准泡进行出厂检测,其准确率低、速度慢,该文提出一种基于改进Faster R-CNN的水准泡缺陷检测方法.采用ResNet101作为特征提取网络来避免网络退化,同时融合递归特征金字塔(recursive feature pyramid,RFP)得到多尺度的特征图输出,通过主干网络再训练的方式使输出特征图更好地适应模型检测任务.然后针对水准泡数据集样本目标来设计区域生成网络锚框,将得到的多尺度特征图输入区域生成网络进行候选区域提取.最后经过ROI Pooling层后得到水准泡缺陷检测结果.在包含1200张水准泡图像的数据集上进行实验,实验结果表明,融合RFP的Faster R-CNN改进模型能有效提高模型检测准确度,在测试集上的均值平均准确度达96.7％.