檢測對象:鋼表面缺陷

主要方法:基于Faster R-CNN的帶鋼表面缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)在于提出的多級特征融合網(wǎng)絡(luò)( MFN )

將多個分層特征組合成一個特征 ，可以包括缺陷的更多位置細(xì)節(jié)?；谶@些多級特征，采用區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)

( RPN )生成感興趣區(qū)域( ROI ) .在缺陷檢測數(shù)據(jù)集NEU-DET.上，提出的方法在采用ResNet-50的

backbone"下實(shí)現(xiàn)了82.3%的mAP。

1.1缺陷的定義

當(dāng)前對于缺陷有兩種認(rèn)知的方式，種是有監(jiān)督的方法，字符缺陷檢測，也就是體現(xiàn)在利用標(biāo)記了標(biāo)簽(包括類別、矩形框

或逐像素等)的缺陷圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練.此時"缺陷意味著標(biāo)記過的區(qū)域或者圖像。第二種是無監(jiān)督的

方法，就是將正常無缺陷的樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，字符識別檢測，學(xué)習(xí)正常區(qū)域的特征，網(wǎng)絡(luò)檢測異常的區(qū)域。

缺陷檢測的任務(wù)大致分為三個階段分別是缺陷分類、缺陷***、缺陷分割，字符檢測，如下圖所示，缺陷分類需要分類出

缺陷的類別(色、空洞、經(jīng)線) ; 缺陷***不僅需要獲取缺陷的類別還需要標(biāo)注出缺陷的位置; 缺陷分割將

缺陷逐像素從背景中分割出來。

接著利用自定義的核7*7，進(jìn)行圖像卷積運(yùn)算提取端面圖片高頻分量：

再利用加權(quán)平均值算法，按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b對凸臺圖片和端面圖片進(jìn)行融合，按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b獲得終的融合圖片，根據(jù)融合照片進(jìn)行缺陷檢測。其中imagemerge1表示初步融合圖片，字符檢測系統(tǒng)，imagemerge2表示融合圖片，a表示拉伸系數(shù)，b表示拉伸偏移；image1表示凸臺圖片，image2表示端面圖片，k1表示凸臺權(quán)重系數(shù)，k2表示端面權(quán)重系數(shù)。

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