隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,各類電子產(chǎn)品層出不窮,對(duì)電子產(chǎn)品的質(zhì)量要求也越來越高。電子產(chǎn)品在焊接過程會(huì)出現(xiàn)各種缺陷(如漏焊、焊錫粘連等),因此,對(duì)焊點(diǎn)進(jìn)行缺陷檢測(cè)是必不可少的。傳統(tǒng)的檢測(cè)方法多是基于人工檢測(cè),效率低、準(zhǔn)確性差,深度學(xué)習(xí)技術(shù)與機(jī)器視覺相結(jié)合進(jìn)行缺陷檢測(cè)的方法可以彌補(bǔ)這些缺點(diǎn)。本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法,該算法首先對(duì)缺陷部位進(jìn)行粗定位,確定缺陷位置信息,然后對(duì)缺陷部位進(jìn)行精準(zhǔn)的語義分割。本文算法由特征提取網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)以及語義分割網(wǎng)絡(luò)三個(gè)部分組成,算法的整體流程是先通過特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行特征提取,然后使用區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行缺陷部位粗定位,得到缺陷部位的位置信息,將缺陷部位的位置信息傳輸?shù)秸Z義分割網(wǎng)絡(luò),對(duì)其進(jìn)行精準(zhǔn)的像素級(jí)分割。本文對(duì)焊點(diǎn)缺陷進(jìn)行了定義,使用labelme工具對(duì)原始圖像進(jìn)行了標(biāo)注,同時(shí)為了更好的對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,使用數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了擴(kuò)充。本文針對(duì)算法運(yùn)行速度進(jìn)行了優(yōu)化,使用通道分離卷積和單點(diǎn)卷積組合的方式替換了卷積計(jì)算過程、上采樣操作和通道卷積組合方式替換了反卷積計(jì)算過程,在一定程度上降低了網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量,縮減了網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)時(shí)間。本... 

【文章來源】：長(zhǎng)春大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

NEU數(shù)據(jù)庫(kù)

4非缺陷），實(shí)現(xiàn)了比圖像級(jí)別檢測(cè)更好的準(zhǔn)確精度。Pei-HungChen等人[28]驗(yàn)證了OverFeat在以圖像為基礎(chǔ)的缺陷檢測(cè)方面的效果，提出了ASR（ApproximateSurfaceRoughness）方法用以輔助OverFeat特征進(jìn)行表面缺陷檢測(cè)，該方法在NEU（圖1.1）數(shù)據(jù)庫(kù)和MO（圖1.2）數(shù)據(jù)庫(kù)上分別取得了98.7%和60.3%的正確率。（a）氧化（b）斑塊（c）裂紋（d）麻面（e）雜質(zhì)（f）劃痕圖1.1NEU數(shù)據(jù)庫(kù)（a）熔化（b）陰影（c）疊合（d）劃痕（e）磨損圖1.2MO數(shù)據(jù)庫(kù)

7第2章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論介紹2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[29]是CV（computervision）領(lǐng)域目前使用最普遍的一種，其成功之處在于處理圖像的過程與人在認(rèn)知圖像的過程相吻合，即分層抽象。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功集中在四個(gè)核心思想：局部連接，權(quán)值共享，池化和使用多層[30]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由許多不同功能的結(jié)構(gòu)層所組成，這些結(jié)構(gòu)層的數(shù)量、連接形式等決定了網(wǎng)絡(luò)的功能和處理能力。用于處理不同任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般具有不同的結(jié)構(gòu)，如圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)以及語義分割，而一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的深度往往可以決定其對(duì)該種任務(wù)的處理能力。一般來說組成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)層有：輸入層，卷積層，采樣層，激活層，批標(biāo)準(zhǔn)化層，全連接層，輸出層。2.1.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)局部連接人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)原理是仿照生物神經(jīng)元的連接結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，用以實(shí)現(xiàn)模擬人類觀察和處理信息的過程。最開始的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是基于全連接的，如圖2.1所示，這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)存在一個(gè)致命的缺陷，即可擴(kuò)展性差�；谌B接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模達(dá)到一定程度時(shí)，在需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擴(kuò)展時(shí)，其需要調(diào)整的參數(shù)個(gè)數(shù)是神經(jīng)元數(shù)的平方，這是一個(gè)非常巨大的工作量。圖2.1全連接示意圖


本文編號(hào)：2941235