标题：基于深度学习的工业外观检测通用方法研究
作者：赵梦逸
作者单位：泰州学院信息工程学院，江苏 泰州 225300
关键字：机器视觉；深度学习；语义分割；残差网络
摘要：产品外观检测是自动化生产的重要环节，检测准确率和速度是评价自动检测系统效率的主要指标。基于深度学习的外观检测能够满足复杂图像背景下的实时性要求，但通用性有所欠缺。针对此问题，提出了缺陷分割和分类的通用方法。该方法通过语义分割能够精确定位缺陷，并结合残差网络进一步对缺陷进行分类，满足产品缺陷分类要求；也可以仅用分类网络满足仅对产品进行分类的需求。实验结果表明，提出的方法在摄像头模组缺陷检测、药包彩盒缺陷检测以及西红柿分类上满足实时性、通用性和高准确率。