基于改进SSD模型的工件表面缺陷识别算法

来源：计算机工程与科学杂志2020年第9期北京时间：

作者：李兰, 奚舒舒, 张才宝, 马鸿洋

单位：1.青岛理工大学信息与控制工程学院,山东 青岛 266500;2.青岛理工大学理学院,山东 青岛 266500

摘要：工件表面缺陷是影响机械设备性能的重要因素,快速高效的检测方法是目前研究的重点。为了解决工件表面缺陷检测问题，提出一种基于改进SSD模型的检测算法。该算法用本文提出的DH-MobileNet网络代替SSD结构中的VGG16网络，从而简化检测模型，减少了运算量。同时采用反向残差结构进行位置预测，并用空洞卷积代替下采样操作以避免信息损失。利用扫描电子显微镜得到工件表面图像，建立工件表面缺陷数据集并进行扩充，最后针对碎屑、剥落和梨沟这3类高频缺陷进行训练和测试，并与YOLO、Faster R-CNN和原始SSD模型进行效果比较。检测结果表明该算法能够更准确、快速地检测工件表面缺陷，为实际工业场景中的缺陷检测提供了新的思路。

关键词：工件缺陷,SSD模型,MobileNet,目标检测,

基金资助：国家自然科学基金（61772295，11975132）；山东省高等教育科技计划（J18KZ012）