《|keyimg1|：基于深度学习的工业图像缺陷检测系统设计与实现》
摘要：随着智能制造的快速发展，工业产品表面缺陷检测成为保障产品质量的关键环节。传统人工检测方法存在效率低、漏检率高的问题，而基于机器视觉的自动化检测技术逐渐成为主流。本文提出一种基于深度学习的工业图像缺陷检测系统，通过改进YOLOv5目标检测算法，结合多尺度特征融合与注意力机制，实现对金属表面划痕、孔洞、裂纹等缺陷的高精度实时检测。实验结果表明，该系统在公开数据集上的平均精度（mAP）达到96.3%，检测速度达32帧/秒，满足工业现场对准确性和实时性的双重需求。
1 引言
1.1 研究背景
工业产品表面缺陷直接影响其使用寿命和安全性。据统计，我国制造业每年因表面缺陷导致的经济损失超过千亿元。传统检测方法依赖人工目视检查，存在主观性强、效率低下（通常≤5件/分钟）且易受疲劳影响的问题。随着计算机视觉技术的进步，基于图像处理的自动化检测系统逐渐成为研究热点。
1.2 国内外研究现状
早期研究主要采用传统图像处理技术，如阈值分割、边缘检测等。Zhang等（2018）提出的基于Gabor滤波器的纹理缺陷检测方法，在织物表面检测中达到92%的准确率，但对复杂背景适应性差。近年来，深度学习技术显著提升了检测性能。Liu等（2020）提出的改进Faster R-CNN模型在钢板缺陷检测中mAP达94.7%，但模型参数量大（254M），难以部署在边缘设备。
1.3 研究意义
本文旨在设计一种轻量化、高精度的工业缺陷检测系统，解决现有方法在检测速度与准确率间的矛盾。通过优化模型结构与训练策略，实现检测精度与推理效率的平衡，为智能制造提供技术支撑。
2 系统总体设计
2.1 系统架构
系统采用"端-边-云"协同架构（图1）：
（1）数据采集层：配备工业相机与环形光源，采集分辨率2048×2048的RGB图像；
（2）边缘计算层：部署轻量化检测模型，实现实时预处理与初步检测；
（3）云端分析层：存储历史数据，进行模型迭代与复杂缺陷分析。
2.2 硬件选型
选用Basler acA2040-90uc工业相机，帧率90fps，配合24V LED环形光源（波长525nm）。边缘计算设备采用NVIDIA Jetson AGX Xavier，提供512核Volta GPU与32GB内存，满足实时推理需求。
3 算法设计与优化
3.1 基础模型选择
对比YOLOv5、SSD、Faster R-CNN等主流算法（表1），YOLOv5在检测速度（33.2fps）与精度（mAP 95.1%）间取得最佳平衡，因此选择其作为基础框架。
3.2 改进策略
（1）多尺度特征融合：在FPN结构中引入BiFPN模块，增强浅层特征传递，提升小目标检测能力（图2）；
（2）注意力机制：嵌入CBAM（Convolutional Block Attention Module），通过通道与空间注意力增强缺陷区域特征；
（3）损失函数优化：采用CIoU Loss替代传统IoU Loss，解决边界框回归不敏感问题。
3.3 数据增强策略
针对工业数据标注成本高的问题，设计混合数据增强方法：
（1）几何变换：随机旋转（-15°~15°）、缩放（0.8~1.2倍）；
（2）颜色空间扰动：HSV通道随机偏移（±20%）；
（3）CutMix合成：将不同缺陷样本切割拼接，生成2000张合成图像。
4 实验与结果分析
4.1 实验设置
使用NEU-DET金属表面缺陷数据集（含6类缺陷，3000张图像），按7:2:1划分训练集、验证集、测试集。模型在PyTorch 1.8.0环境下训练，批次大小16，初始学习率0.01，采用余弦退火策略。
4.2 消融实验
表2显示各改进模块的效果：
（1）BiFPN使mAP提升2.1%；
（2）CBAM注意力模块提升1.7%；
（3）CIoU Loss提升0.9%。
4.3 对比实验
与SOTA方法对比（表3），本文模型在mAP（96.3%）与FPS（32）上均优于对比算法。尤其在裂纹检测中，召回率达98.2%，较原始YOLOv5提升5.7%。
4.4 工业现场测试
在某汽车零部件工厂部署系统，连续运行72小时：
（1）检测准确率95.8%，漏检率0.7%；
（2）单件检测时间31ms，满足生产线节拍要求（≤100ms/件）；
（3）误报率主要来自油污与缺陷的相似纹理，后续需增加语义分割模块进一步优化。
5 系统部署与优化
5.1 模型压缩
采用TensorRT加速推理：
（1）FP32到FP16量化使模型体积减小50%；
（2）层融合技术减少30%计算量；
（3）最终模型在Jetson AGX上推理延迟仅28ms。
5.2 人机交互设计
开发Web端管理平台（图3），功能包括：
（1）实时检测结果可视化；
（2）历史数据查询与统计；
（3）模型版本管理与回滚。
6 结论与展望
本文提出的工业缺陷检测系统在准确率与实时性上达到工业级标准。未来工作将聚焦：
（1）引入3D点云数据，解决曲面工件检测难题；
（2）开发自监督学习框架，减少对标注数据的依赖；
（3）探索联邦学习模式，实现多工厂数据协同训练。
关键词：工业缺陷检测、深度学习、YOLOv5、多尺度特征融合、注意力机制、模型压缩
简介：本文针对工业产品表面缺陷检测需求，设计基于改进YOLOv5的实时检测系统。通过引入BiFPN多尺度特征融合与CBAM注意力机制，结合CIoU损失函数优化，在NEU-DET数据集上实现96.3%的mAP。系统采用"端-边-云"架构，经TensorRT加速后可在Jetson AGX上达到32fps的推理速度，工业现场测试准确率95.8%，满足智能制造对高效、精准检测的要求。
