基于SVDD与VGG的纽扣表面缺陷检测

作     者：樊鑫江 佟强 杨大利 侯凌燕 梁旭 FAN Xin-jiang;TONG Qiang;YANG Da-li;HOU Ling-yan;LIANG Xu

作者机构：北京信息科技大学计算机学院北京100101 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2024年第45卷第3期

页      面：918-924页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(6177010360) 

主　　题：纽扣表面检测 深度支持向量数据描述 VGG16网络模型 注意力机制 全局平均池化层 批量归一化 深度学习 

摘      要：为解决纽扣表面缺陷检测中人工效率低下,且无需对纽扣表面瑕疵进行分类的问题,提出一种基于DEEP SVDD与改进VGG16的纽扣表面缺陷检测模型。在VGG16中增加BN层加快网络收敛;为提升网络特征提取能力引入SE注意力模块;使用全局平局池化替代全连接层,减少模型参数量,使模型更加健壮。实验结果表明,改进后的模型在DEEP SVDD中的两种方法软边界及一类方法的AUC值分别提升7.7%、5.9%,均高于96%,单张检测时间仅4.5 ms,模型性能满足实际要求。