【摘 要】
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密闭容器是广泛应用于人民生活和工业生产中的一种设备,为确保产品质量、保障使用人员安全,工厂在生产密闭容器时都需要进行气密性检测。所以对气密性检测方法的研究是工业生产领域的一个重要课题。研究一种便捷高效的气密性检测方法对提高企业的生产效率、完善生产工艺、减少企业成本具有积极地现实意义。水检法是常用的气密性检测方法之一,传统的人工气密性水检法可以直观地判断容器是否泄露,但其所需的观察时间和人工成本均较
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密闭容器是广泛应用于人民生活和工业生产中的一种设备,为确保产品质量、保障使用人员安全,工厂在生产密闭容器时都需要进行气密性检测。所以对气密性检测方法的研究是工业生产领域的一个重要课题。研究一种便捷高效的气密性检测方法对提高企业的生产效率、完善生产工艺、减少企业成本具有积极地现实意义。水检法是常用的气密性检测方法之一,传统的人工气密性水检法可以直观地判断容器是否泄露,但其所需的观察时间和人工成本均较高,而且无法进行批量化检测。后续研究的基于机器视觉的气密性水检法受限于传统机器视觉检测方法的局限性,对泄露气泡的检测精度并不高,而且抗干扰性差很难应用于实际检测。近年来,随着深度学习的快速发展与硬件设备计算能力的大幅度提升,卷积神经网络在目标检测领域的优势也逐渐凸显出来。本文将基于卷积神经网络的目标检测方法应用于泄露气泡的检测,从而得到一种便捷高效的密闭容器气密性水检方法。本文主要做了以下工作:首先,本文搭建了气密性水检模拟装置用来生成泄露气泡并进行泄露气泡图像采集,采集到的泄露气泡图像经过人工标注后被制作成符合目标检测模型训练要求的数据集。选择Faster R-CNN目标检测算法用于泄露气泡的检测,在检测效果上与传统机器视觉检测方法进行对比,验证了基于卷积神经网络的气密性水检法的可行性与有效性。其次本文对比多种目标检测模型的性能,最终选择YOLOv5s目标检测模型作为本文研究的基础模型。针对气泡目标分布较为集中和大多数气泡尺寸较小且颜色轮廓特征不明显的问题,从增加注意力机制、改善特征融合方法、多尺度检测、优化损失函数等方向来改进YOLOv5s。与基础模型YOLOv5s相比,改进后的模型B-YOLO在泄露气泡检测上的平均精度提升了3.8%。最后为了提高检测速度、减轻模型部署压力、降低企业设备成本,本文对B-YOLO模型进行模型压缩。首先利用深度可分离卷积相比于普通卷积计算量和参数量更少的特点来设计轻量级的网络结构。之后使用剪枝技术对模型进行剪枝,对比剪枝效果选择剪枝率为0.6的剪枝模型作为最终轻量化的泄露气泡检测模型。最终的轻量化模型不仅在泄露气泡数据集上的检测精度比YOLOv5s高2.5%,检测速度也由28帧每秒提升到了47帧每秒。
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