基于深度学习的带钢表面缺陷检测系统的研究与实现

HI 论文基于深度学习的热轧钢带表面缺陷检测方法**基金项目：广州市科技计划珠江科技新星专题项目 (201806010128)；广州市科技计划现代产业技术专题项目 (201802010021) o陈建强1刘明宇彳符秦沈2姚卓荣1(1.广州沧恒自动控制科技有限公司2.广东工业大学机电工程学院)摘要：针对人工检测热轧钢带表面缺陷错漏率高的现状，提出基于深度学习的热轧钢带表面缺陷检测方法。

根据检测精度和速度的要求，采用深度学习SSD 网络作为改进算法框架，并利用交叉特征融合的方法增强低层特征图的语义信息，从而提高热轧钢带表面缺陷的识别率。

实验表明：改进后的CroSSD 网络对热轧钢带表面小尺 寸缺陷检测的mAP 值达到73.7,速度达到40帧/s,相比SSD 网络有更好的效果，且满足实时检测的需求。

关键词：深度学习；CNN ；缺陷检测；特征融合；SSD0引言热轧钢带作为制造业的重要原材料，其质量直接 影响产品的质量和性能［1］。

但热轧钢带生产工艺复杂, 且对生产环境要求较高，易因机械、人为或环境的影响而产生缺陷3］。

目前，热轧钢带表面缺陷的检测方法有无损检测和基于机器视觉的检测等孔但无损检测可检测的缺陷类型有限；基于图像处理的识别方法适应性较差，难以满足不同条件表面缺陷图像识别的 要求［5利因此，设计检测精度高、速度快的热轧钢带 表面缺陷检测方法尤为重要【I目前,基于深度学习的目标检测取得较大进展同，主要包括2类：1)先提取先验框，再对先验框进行 分类，该类检测算法主要有R-CNN, FastR-CNN,和Faster R-CNN 等田1］； 2)采用回归的思想，将定位 和分类同时进行,该类检测算法主要有YOLO 和SSD 等gm 。

YOLO 算法检测速度较之前的网络有大幅提升，但对小物体识别正确率较低网。

SSD 网络在快速 的基础上，优化了小目标检测，正确率得到提高。

本 文将SSD 深度学习网络应用到热轧钢带表面缺陷检 测。

钢表面缺陷检测系统的实现及相关技术张蒙(皖江工学院电气信息学院，安徽马鞍山243000)摘要：钢表面质量是影响产品性能和质量的重要因素，而如何实现钢表面缺陷的检测是钢表面质量检测的研究热点之—。

本文介绍了基于机器视觉的钢表面缺陷检测系统实现及相关技术。

关键词：钢铁；缺陷检测；机器视觉中图分类号：TG84文献编制码：A文章编号：4008-0155(2019)15-0013-01我国是钢铁消耗大国，也是钢铁生产大国，发展高质量钢铁是我国钢铁企业提高竞争力的主要途径之一，而钢表面质量是影响产品性能和质量的重要因素。

由于生产工艺和生产设备的原因,钢表面经常会不可避免地出现各种缺陷，如结疤、表面夹杂、裂纹、麻点、轧痕、刮痕等，这些不同程度的缺陷不仅会影响钢的美观，还会降低钢的耐高温、耐腐蚀、抗疲劳强度等性能。

因此，加强钢表面缺陷检测有助于提高产品质量、提升企业竞争力珥目前常用的钢表面缺陷检测技术有人工检测、红外检测、漏磁检测、基于机器视觉的检测等。

其中，基于机器视觉的检测方法因其智能化、实时性、高精度、可靠性等优点成为钢表面缺陷检测技术的发展趋势宀。

本文针对基于机器视觉的钢表面缺陷在线检测系统的实现及其相关技术作简要介绍,主要包括硬件系统和软件系统两部分。

1硬件系统基于机器视觉的钢表面缺陷检测系统的硬件部分主要是相机、光源、照明方式等硬件的确定和搭建。

CCD相机因其高分辨率、抗震动和撞击等优点在该检测系统中得到广泛应用。

光源方面，用不同颜色的光源照射不同颜色的被检测物体所得到的图像明暗情况也不尽相同,若要得到较高对比度的被测物体的图像就要选择与被检测物体颜色相同的光源进行照明。

由于钢表面缺陷主要为灰白色，因此在该检测系统中常用白色光源照明。

照明方式方面，常选用暗域照明方式，即光线照明的入射角和反射角不相等，以便突出缺陷的细节信息鷺2软件系统钢表面缺陷检测的软件流程如图1所示：图1钢表面缺陷检测流程图2.1图像预处理钢生产过程中高温、水雾、油污、粉尘、光照等因素会对釆集到的图像质量造成影响。

基于深度学习的表面缺陷检测技术研究随着制造业的快速发展，表面缺陷检测已经变得越来越重要。

表面缺陷是指制造过程中由于人为或机器原因而造成的物体表面损坏，包括裂纹、气泡、瑕疵和划痕等。

这些缺陷不仅会影响产品质量，还可能导致安全问题，因此需要进行彻底的检测。

然而，传统的表面缺陷检测方法通常需要人工检查，并且需要耗费大量的时间和人力。

为了解决这个问题，基于深度学习的表面缺陷检测技术应运而生。

一、深度学习简介深度学习指的是一种基于人工神经网络的机器学习技术。

它能够利用大量数据进行训练，并从中学习到规律与模式。

深度学习拥有非常强大的模式识别能力，可以应用于图像、语音、自然语言处理等诸多领域。

深度学习可以通过多层次的神经网络架构进行实现，每一层都会将输入数据转化为更加抽象的表示形式。

这种分层的架构可以帮助神经网络进行更加有效的特征提取和抽象。

二、深度学习在表面缺陷检测中的应用利用深度学习技术进行表面缺陷检测旨在通过神经网络模型自动化地识别、分类和定位缺陷。

该技术可以通过大量的样本进行训练，进而识别具有不同缺陷类型的产品。

用于检测表面缺陷的深度学习模型大体上分为两类：基于卷积神经网络（CNN）的模型和基于生成对抗网络（GAN）的模型。

1. 基于CNN的表面缺陷检测CNN是深度学习中最常用的一种模型，它可以有效地完成图像分类和目标检测等任务。

基于CNN的表面缺陷检测技术通常是将输入的图像通过多个卷积层和池化层进行特征提取，并将结果传递给全连接层进行分类。

通过多个卷积层和池化层进行特征提取，可以使不同尺寸的缺陷被检测出来。

该技术可以分类多种缺陷类型，如裂纹、瑕疵和气泡等。

2. 基于GAN的表面缺陷检测GAN是一种生成模型，用于生成具有与训练数据类似特征的新数据。

基于GAN的表面缺陷检测技术通常是使用图像分割算法将输入图像中深度学习模型判断为缺陷的区域分割出来。

从而提取该缺陷的纹理和颜色信息。

通过多次迭代，生成出与真实缺陷类似的图像。

基于深度学习的表面缺陷检测技术研究摘要随着工业的快速发展，人们对产品的质量要求也越来越关注。

产品表面缺陷检测作为生产过程中最重要的工序之一，它直接影响到产品质量以及用户体验。

产品在生产过程中往往会出现一些缺陷，这些缺陷具有一定的随机性，缺陷类型、形状大小各异。

传统的人工检测虽然方法简单，有些缺陷的特征不够明显，利用人眼难以识别，检测误差较大，并且效率低下；现有的机器视觉方法能够实现自动检测，但其核心算法需要人工提取特征，存在选取特征不合适、算法不通用等诸多问题。

基于此，本文结合图像的特点，对深度卷积神经网络应用于锂电池面板表面的缺陷检测进行研究。

针对数据样本不足的问题，本文使用数据增强扩充锂电池面板数据集，并建立了不同数量的数据集来验证卷积神经网络模型的泛化性能。

此外，本文提出一种结合CycleGAN的算法扩充数据集，将已有的缺陷样本和正常样本进行了充分利用，通过训练生成对抗网络学习正常样本与缺陷样本的特征分布，实现图像跨域转换。

网络可以将缺陷样本的特征迁移到正常样本中生成新的缺陷样本，同时也可以生成自身学习到的正常样本和缺陷样本。

实验结果表明该方法生成图像逼真，能有效提高算法的识别精度。

针对传统的表面缺陷检测算法精度不高，需要手工提取特征等问题，本文对卷积神经网络应用于锂电池面板分类进行研究。

卷积神经网络能够自动提取图像中的特征，无需人为干预，它的局部连接、权值共享等技术能够有效减少模型的参数量，具有很强的泛化能力。

其中影响缺陷分类准确率的关键因素在于卷积神经网络模型的设计，本文综合考虑了模型的复杂度和构建方式，主要从网络的深度、宽度方面进行探索，利用批归一化、残差结构、Inception分支、Senet等设计不同类型的卷积神经网络模型应用在锂电池面板缺陷检测。

分别进行实验验证不同复杂度的网络模型的识别效果，对比不同的数据集对结果产生的影响。

实验结果表明本文设计的最佳深度卷积神经网络模型识别准确率达到99.44%，模型参数量适中。

基于深度学习的表面缺陷检测技术研究一、前言表面缺陷检测是现代制造业中必不可少的一项工作，它直接关系到制品的质量和生产线的效率。

但传统的表面缺陷检测方法往往需要大量人力和物力投入，而且误判率较高。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习的表面缺陷检测技术逐渐得到了广泛的研究和应用。

本文将深入探讨这一领域的研究现状和发展趋势。

二、基本概念1.深度学习深度学习是机器学习的一种，其基本思路是通过建立多个神经网络层次学习数据的特征表示，从而实现对数据进行分类、聚类、回归等任务。

2.表面缺陷检测表面缺陷指的是制品表面的各种瑕疵，例如裂纹、气泡、毛刺等。

表面缺陷检测是通过对制品表面进行图像采集和处理，从而实现对表面缺陷进行检测和识别。

三、基于深度学习的表面缺陷检测技术1.基本原理基于深度学习的表面缺陷检测技术利用了深度学习算法中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，通过输入大量图像数据和标注信息进行模型的训练，从而实现对制品表面缺陷的准确检测和识别。

2.具体应用基于深度学习的表面缺陷检测技术的具体应用包括图像采集、数据处理、特征提取、模型训练和结果评估等环节。

其中，数据质量和数量的保证对于模型训练的影响非常重要，因此需要利用先进的图像采集和处理技术，同时收集足够的标注信息。

在模型训练阶段，需要根据具体的应用场景和数据情况选择适当的深度学习模型，并调整模型的超参数。

最后，在结果评估阶段，需要综合考虑模型的准确率、召回率、精确率等指标，同时对模型的鲁棒性和实时性进行测试。

3.研究现状目前，国内外学者已经开展了大量的基于深度学习的表面缺陷检测技术的研究工作。

例如，美国GE公司研发了名为“DAWN”的深度学习模型，可以自动检测其航空发动机叶片表面缺陷。

中国的华为公司也利用深度学习技术开发了表面缺陷检测系统，成功应用于智能制造领域。

此外，还有许多学术界和工业界的研究团队投入了相关的研究，取得了较为显著的成果。

基于计算机视觉的钢结构表面缺陷智能识别研究综述摘要：随着工业发展的推进，钢结构的应用范围越来越广泛。

然而，由于各种因素的影响，钢结构表面往往会产生各种缺陷，给结构的安全稳定性带来威胁。

因此，基于计算机视觉的钢结构表面缺陷智能识别成为了研究的热点。

本文对国内外相关研究进行了综述，介绍了不同方法在钢结构表面缺陷智能识别中的应用，并分析了存在的问题及未来研究方向。

1. 引言随着人们对建筑安全的要求越来越高，钢结构表面缺陷的可视化检测变得尤为重要。

传统的人工检测方法具有效率低、易受主观因素影响等问题，无法满足实际需求。

因此，基于计算机视觉的钢结构表面缺陷智能识别成为了研究的焦点。

2. 钢结构表面缺陷智能识别的方法2.1 图像预处理针对钢结构表面图像的复杂性，对图像进行预处理是智能识别的首要步骤。

包括图像增强、降噪、灰度化等操作，以提高后续处理的准确性和效果。

2.2 特征提取钢结构表面缺陷识别的关键在于有效的特征提取。

常用的特征包括颜色、纹理、形状等。

通过提取钢结构表面图像中的关键特征，可以将其转化为计算机可以识别的数据。

2.3 分类算法针对提取到的特征，选择合适的分类算法进行模型构建和训练。

常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）和卷积神经网络（CNN）等。

3. 基于计算机视觉的钢结构表面缺陷智能识别应用3.1 基于颜色特征的识别方法通过提取钢结构表面缺陷图像的颜色特征，利用机器学习算法进行分类识别。

该方法对于颜色差异明显的缺陷具有较好的效果。

3.2 基于纹理特征的识别方法通过提取钢结构表面缺陷图像的纹理特征，进行分类识别。

纹理特征可以反映表面缺陷的形态特征，对于不同类型的缺陷有一定的区分能力。

3.3 基于形状特征的识别方法通过提取钢结构表面缺陷图像的形状特征，进行分类识别。

形状特征可以反映缺陷的几何形态特征，对于形状变异较大的缺陷有较好的识别效果。

4. 存在的问题及未来研究方向4.1 数据集不平衡问题针对钢结构表面缺陷数据集中正负样本不平衡的情况，可以通过采用数据增强算法或者重新构建平衡的数据集进行解决。

《基于深度学习的工件缺陷检测系统研究与设计》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，工件质量检测在生产过程中显得尤为重要。

传统的工件缺陷检测方法主要依赖于人工视觉和手动操作，不仅效率低下，而且易受人为因素影响，导致检测结果的不稳定和不准确。

因此，研究并设计一种基于深度学习的工件缺陷检测系统，对于提高生产效率、保证产品质量具有重要意义。

二、研究背景与意义近年来，深度学习在图像处理、计算机视觉等领域取得了显著成果。

将深度学习技术应用于工件缺陷检测系统，可以通过大量数据的学习和训练，使系统具备自动识别和检测工件缺陷的能力。

这不仅提高了检测效率和准确性，而且降低了人为因素的干扰，为工业生产提供了有力保障。

三、系统设计1. 硬件设计工件缺陷检测系统的硬件部分主要包括工业相机、光源、工控机等。

其中，工业相机负责捕捉工件的图像信息，光源为图像提供清晰的轮廓和细节，工控机则负责运行软件系统和处理图像数据。

2. 软件设计软件部分主要包括图像预处理、深度学习模型训练和缺陷检测三个模块。

图像预处理模块负责对原始图像进行去噪、增强等处理，以提高图像质量；深度学习模型训练模块利用大量标注数据训练模型，使模型具备识别和检测缺陷的能力；缺陷检测模块则负责将模型应用于实际检测过程中，对工件进行实时检测和判断。

四、深度学习模型选择与优化1. 模型选择根据工件缺陷检测的需求，可以选择合适的深度学习模型。

常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

其中，CNN在图像处理和计算机视觉领域具有较好的性能，适用于工件缺陷检测任务。

2. 模型优化为了提高模型的检测性能，可以通过数据增强、模型优化等方法对模型进行改进。

数据增强可以通过对原始数据进行旋转、翻转、缩放等操作增加模型的泛化能力；模型优化则包括调整模型结构、优化参数设置等，以提高模型的准确性和稳定性。

五、实验与分析1. 数据集与实验环境为了验证系统的性能，我们收集了多种类型的工件缺陷数据，构建了相应的数据集。

《基于深度学习的工件缺陷检测系统研究与设计》一、引言在工业生产中，工件的质量检测是一个重要的环节。

随着科技的进步和人工智能的兴起，深度学习技术为工件缺陷检测提供了新的解决方案。

本文将详细研究并设计一个基于深度学习的工件缺陷检测系统，旨在提高工件检测的准确性和效率。

二、研究背景与意义传统工件检测主要依靠人工检测或者简单的图像处理算法，这种方法在面对复杂多变的工件缺陷时往往效果不佳，误检率较高。

深度学习技术的发展为工件缺陷检测提供了新的可能性。

通过深度学习技术，可以训练出能够自动识别和定位工件缺陷的模型，从而提高检测的准确性和效率。

此外，基于深度学习的工件缺陷检测系统还可以应用于更多场景，如自动化生产线的质量控制等。

三、相关技术与文献综述本节将介绍与本研究相关的技术和文献。

首先，介绍深度学习技术的基本原理和在图像处理领域的应用。

其次，回顾国内外关于工件缺陷检测的研究现状，包括传统方法和基于深度学习的方法。

最后，对相关文献进行综述，分析已有研究的优点和不足，为本文的研究提供借鉴和启示。

四、系统设计1. 系统架构设计本系统采用基于深度学习的工件缺陷检测架构，主要包括数据预处理模块、模型训练模块、缺陷检测模块和结果输出模块。

数据预处理模块负责对原始数据进行清洗和标注；模型训练模块采用深度学习算法训练出工件缺陷识别模型；缺陷检测模块利用训练好的模型对工件进行缺陷检测；结果输出模块将检测结果以可视化的方式展示给用户。

2. 数据预处理数据预处理是工件缺陷检测系统的重要组成部分。

首先，需要对原始图像进行去噪、灰度化等处理，以便于后续的模型训练。

其次，对图像进行标注，包括标注出工件的位置和缺陷的类型等信息。

最后，将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，以便于模型的训练和评估。

3. 模型训练与优化本系统采用深度学习算法进行模型训练。

首先，选择合适的网络结构，如卷积神经网络（CNN）等。

其次，设置合适的训练参数，如学习率、批大小等。