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基于MobileNet-YOLOX的刨花板表面缺陷检测
被引量:
1
1
作者
何建华
马瑞军
曾志华
《机电技术》
2023年第3期86-91,共6页
针对刨花板生产过程中传统的检测手段存在漏检、速度慢、检测缺陷不全等影响产品生产质量和产量的问题,提出基于MobileNet-YOLOX的刨花板表面缺陷检测方法。利用生产现场采集得到的图像制作专用数据集并搭建缺陷检测模型,对YOLOX模型的...
针对刨花板生产过程中传统的检测手段存在漏检、速度慢、检测缺陷不全等影响产品生产质量和产量的问题,提出基于MobileNet-YOLOX的刨花板表面缺陷检测方法。利用生产现场采集得到的图像制作专用数据集并搭建缺陷检测模型,对YOLOX模型的特征提取网络使用MobileNet进行轻量化改进,得到快速响应模型;再使用专用数据集对搭建的模型进行训练得到准确检测刨花板表面缺陷以及种类的检测模型。在实验评估阶段,通过对150张包含大刨花、油污和松软3类缺陷的生产现场图像进行了测试,检测精度分别为95.5%、96.9%、90.0%,平均精度达到94.4%,模型的检测响应平均时间为0.03 s,测试结果验证了基于MobileNet-YOLOX的刨花板表面缺陷检测方法的有效性和快速性。
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关键词
刨花板
缺陷检测
MobileNet-YOLOX
深度学习
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职称材料
题名
基于MobileNet-YOLOX的刨花板表面缺陷检测
被引量:
1
1
作者
何建华
马瑞军
曾志华
机构
福建
信息
职业
技术
学院智能制造学院
福州邦博信息技术有限公司
出处
《机电技术》
2023年第3期86-91,共6页
基金
福建省中青年教师教育科研项目(科技类)(JAT210730)。
文摘
针对刨花板生产过程中传统的检测手段存在漏检、速度慢、检测缺陷不全等影响产品生产质量和产量的问题,提出基于MobileNet-YOLOX的刨花板表面缺陷检测方法。利用生产现场采集得到的图像制作专用数据集并搭建缺陷检测模型,对YOLOX模型的特征提取网络使用MobileNet进行轻量化改进,得到快速响应模型;再使用专用数据集对搭建的模型进行训练得到准确检测刨花板表面缺陷以及种类的检测模型。在实验评估阶段,通过对150张包含大刨花、油污和松软3类缺陷的生产现场图像进行了测试,检测精度分别为95.5%、96.9%、90.0%,平均精度达到94.4%,模型的检测响应平均时间为0.03 s,测试结果验证了基于MobileNet-YOLOX的刨花板表面缺陷检测方法的有效性和快速性。
关键词
刨花板
缺陷检测
MobileNet-YOLOX
深度学习
分类号
TS653 [轻工技术与工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于MobileNet-YOLOX的刨花板表面缺陷检测
何建华
马瑞军
曾志华
《机电技术》
2023
1
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