基于YOLO_v4的空心杯电枢表面缺陷实时检测

摘要

在空心杯电枢的绕制工艺过程中,绕线机异常工作会造成电枢表面出现孔洞等影响空心杯电机寿命的缺陷,为解决空心杯电枢表面微小缺陷检测过程中存在的准确率低、检测速度慢、不能实时检测缺陷等问题,文章提出一种基于YOLO_v4的空心杯电枢表面孔洞缺陷检测方法.对采集的图片进行数据增强及K折交叉验证,提高模型的鲁棒性,以避免训练模型过拟合;借助CSPDark-net53网络及SPP模块提取输入原始图像的特征,通过训练获得针对空心杯电枢表面缺陷的检测模型,提升YOLO_v4缺陷位置检测及识别的精度;在搭建的实验平台上采集数据并验证基于YOLO_v4提出方法的有效性.实验结果表明该方法可有效满足工业生产复杂背景下电机电枢表面微小孔洞缺陷检测的要求.