仪器仪表学报

作者：杨 珂，方 诚，段黎明

单位：杨 珂,1. 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 ICT 研究中心，2. 重庆大学机械与运载工程学院,,方 诚,1. 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 ICT 研究中心，2. 重庆大学机械与运载工程学院,,段黎明,1. 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 ICT 研究中心，2. 重庆大学机械与运载工程学院,

关键词：缺陷检测;深度学习;模型融合;铸件

基金：重庆市技术创新与应用发展专项(cstc2019jscx-msxmX0058)、国家重大科学仪器设备开发专项(2013YQ030629)资助

针对目前铸件缺陷检测漏检率高的问题,提出一种基于深度学习模型融合的铸件缺陷检测方法。首先对FasterRCNN网络进行改进,利用特征金字塔结构改进特征提取网络模块,实现多尺度的特征融合,完成铸件缺陷的特征提取;然后,基于ROIAlign对网络中的ROI池化层进行改进,将IOU分数引入NMS算法判定过程;再将改进后的网络与CascadeRCNN以及YOLOv3进行融合;最后进行实验研究,验证了融合模型能够有效降低铸件缺陷的漏检率。实验结果表明,将感兴趣区域池化改进后,在FasterRCNN模型中的缺陷召回率提升了1.73%,在本文网络模型中的缺陷召回率提升了4.08%;采用模型融合的方法在不考虑分类准确度的情况下,整个模型的缺陷识别率达到95.71%,与单个模型相比,在保证铸件缺陷检测准确率的同时,提高了缺陷检测的召回率,满足了工业应用的要求。

来源：2021年第11期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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