背景與挑戰(zhàn)

木材缺陷檢測傳統(tǒng)上依賴人工，存在勞動強(qiáng)度大、效率低等問題。隨著機(jī)器視覺的發(fā)展，自動化檢測成為可能，但面臨數(shù)據(jù)集樣本不平衡、缺陷種類不平衡等挑戰(zhàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)

改進(jìn)的MaskR-CNN方法通過對抗式生成網(wǎng)絡(luò)平衡數(shù)據(jù)集樣本，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集數(shù)量，并在殘差模型之間建立分級連接，使用可變形卷積結(jié)構(gòu)提高模型的分割精度。

有益效果

該方法實(shí)現(xiàn)了木材缺陷的分類、檢測和分割，減少了工業(yè)任務(wù)復(fù)雜度，實(shí)現(xiàn)了木材缺陷的精確識別和準(zhǔn)確分割，降低了人工勞動成本，提高了檢測的成功率和效率。

基于MaskR-CNN的射線缺陷檢測

應(yīng)用領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于MaskR-CNN模型的射線缺陷檢測方法，主要用于焊接產(chǎn)品的質(zhì)量檢測，識別焊縫連接處的裂紋、氣孔、夾渣等缺陷。

技術(shù)流程

該技術(shù)通過改進(jìn)的MaskR-CNN模型，對焊接產(chǎn)品的射線圖像進(jìn)行分析，自動識別和定位缺陷，提高檢測的準(zhǔn)確性和效率。

基于FCOS的鋼帶表面缺陷檢測

算法改進(jìn)

提出了一種基于改進(jìn)FCOS的表面缺陷檢測算法，使用含形變卷積的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取缺陷特征，通過關(guān)鍵點(diǎn)特征融合增強(qiáng)檢測模型輸入。

性能表現(xiàn)

該算法在東北大學(xué)鋼帶表面缺陷公共數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了74%的平均檢測精度和31.4FPS的檢測速度，有效提升了鋼帶表面缺陷檢測的效率和精度。

玩具缺陷檢測

檢測需求

需要對玩具的各種表面缺陷及色差進(jìn)行檢測，包括可見的和由于多種顏色及缺陷造成的難以分辨的缺陷。

系統(tǒng)特點(diǎn)

檢測系統(tǒng)需要兼容多種顏色和產(chǎn)品，具備旋轉(zhuǎn)產(chǎn)品的機(jī)構(gòu)，以及可調(diào)的缺陷檢測精度，以適應(yīng)不同的生產(chǎn)需求。

通過上述改進(jìn)和應(yīng)用，基于MaskR-CNN及其變體的缺陷檢測技術(shù)在木材、射線焊接產(chǎn)品和鋼帶等多個領(lǐng)域得到了有效的應(yīng)用和驗(yàn)證，顯著提高了檢測的自動化水平和準(zhǔn)確性。