基于改进YOLOv4的工件表面缺陷检测方法

针对将深度学习用于工件检测环境中计算资源受限的问题,提出了一种基于改进YOLOv4的工件表面缺陷检测方法.首先,使用轻量化网络模型MobileNetV2替换YOLOv4原有的主干特征提取网络,并使用深度可分离卷积替换掉YOLOv4中使用的3×3标准卷积,大幅减小模型的参数规模,提升模型的检测速度;其次,提出一种图像预处理方法,在输入检测网络前定位并裁取出图像中工件的区域;最后,由于YOLOv4已有的Mosaic数据增强方法在自制VOC数据集上表现不佳,引入一种新的数据增强方法以防止训练过程产生过拟合现象.实验结果表明,该方法对工件缺陷的检测精度达到90.63％,检测速度为每秒34.56帧,相较于原始YOLOv4模型,模型规模减小82.1％,检测精度提升了2％,检测速度提升了150％;与SSD和Faster R-CNN等模型相比较,该模型在检测速度和检测精度上有着出色的综合表现,能够针对工件银面缺陷进行高效的检测.