LightDets:端边云协同的产品质量在线检测方法

来源：计算机集成制造系统杂志2025年第9期北京时间：

作者：梁道君, 袁东风, 张海霞, 张明高

单位：1.山东大学信息科学与工程学院2.山东大学深圳研究院3.山东省智能通信与感算融合重点实验室4.山东大学齐鲁交通学院5.山东大学控制科学与工程学院

摘要：传统质量检测方法存在精度低、速度慢、部署成本高、灵活性差且人工依赖性强等问题,成为了产线节拍加速和效率提升的瓶颈。针对以上问题,基于所构建的空调外观质量检测数据集,提出一种可运行于小型无线设备的轻量化目标检测模型(LightDets)。LightDets通过连续上、下采样模块(CUD)快速获取多尺度特征,降低特征冗余度与模型参数量;同时,LightDets采用密集型跳过连接和卷积进行特征复用、集成与融合,提升产品质量检测的精度与效率,实现小型终端设备部署。其次,为满足产线在线检测需求,设计端边云协同的分布式任务调度策略(DTS),联合底层控制器,在空调外观产线上实现了不良产品高效精准预警与控制:mAP@0.5=98.56%,检测时间降低约70%。

关键词：产品质量检测,目标检测,端边云协同,深度学习

基金资助：广东省基础与应用基础研究基金区域联合基金重点资助项目(2021B1515120066);国家自然科学区域创新发展联合基金资助项目(U22A2003,U23A20277);国家自然科学基金面上资助项目(62271288)。