集成迁移学习的轴件表面缺陷实时检测

针对轴件表面缺陷分析过程中存在小样本和实时检测效率低的问题,提出一种集成迁移学习的轴件表面缺陷实时检测方法。首先通过相似领域图片的迁移学习,减少对人工大规模标注数据的经验性依赖,采用主成分分析法完成表面缺陷的降维和关键特征向量提取,建立轴件表面缺陷的特征空间,并利用空间位置求解迁移学习的源领域,降低领域间距离度量的复杂度;其次通过训练源领域图片的特征提取器,将特征提取器的网络权值迁移至YOLO V3目标检测模型中,完成相似领域的知识迁移,建立高速生产状态下的轴件表面缺陷实时检测模型。试验表明,该方法在轴件生产现场的实时检测中具有较高的准确度和鲁棒性,集成后的算法模型各类缺陷正检率达97%以上,平均精度均值的方差值缩小近3倍。