基于语义分割的密封圈缺陷检测方法研究

密封圈的缺陷区域过小、缺陷特征与背景相似度较高和密封圈上杂质过多,导致密封圈表面缺陷检测难度很大.对此,本文提出一种基于编解码结构的语义分割缺陷检测算法.首先,通过向编码器端的各个卷积模块注入不同尺度的图像特征,以此增加模型的多尺度信息和冗余信息,同时使用膨胀卷积层替换常规卷积层,有效地增加网络的感受野,使得模型不易漏掉小的缺陷;其次,结合注意力机制将编码器的信息与解码器端的信息进行级联,加强模型对目标区域信息的捕获;最后,将解码器端输出的不同尺度信息进行融合,提高网络对小缺陷的分割精度.实验结果表明,本文所提出的方法能够对较小的、边缘不清晰的密封圈缺陷进行有效分割,能够满足密封圈缺陷的检测需求.