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：中国测试, 2021, 47(07): 6-12.

• 水准泡
• 缺陷检测
• Faster R-CNN
• 特征金字塔
• RFP

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1 200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%。

• 单位
  中国计量大学