基于YOLO的手機外觀缺陷視覺檢測算法
2022年電子技術(shù)應(yīng)用第7期
楊 戈1，2，劉思瀚1
1.北京師范大學(xué)珠海分校 智能多媒體技術(shù)重點實驗室，廣東 珠海519087； 2.北京師范大學(xué) 自然科學(xué)高等研究院，廣東 珠海519087
摘要： 針對在小規(guī)模手機屏幕缺陷數(shù)據(jù)檢測效率不高的問題，提出了一個基于YOLO v3的手機外觀缺陷視覺檢測算法，即YOLO-q-v3算法。YOLO-q-v3算法通過改進DarkNet-53網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，減少原網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和相應(yīng)的模型參數(shù)，有效地提高算法的檢測效率。將YOLO v3算法和本文提出的YOLO-q-v3算法對同一數(shù)據(jù)集進行對比實驗，實驗結(jié)果表明，YOLO-q-v3算法能夠正確識別手機屏幕裂痕，YOLO-q-v3在檢測速率上比YOLO v3算法提高了24%。
中圖分類號： TN183
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.211888
中文引用格式： 楊戈，劉思瀚. 基于YOLO的手機外觀缺陷視覺檢測算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2022，48(7)：81-85.
英文引用格式： Yang Ge，Liu Sihan. A visual detection algorithm for mobile phone appearance defect based on YOLO[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(7)：81-85.
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.211888
中文引用格式： 楊戈，劉思瀚. 基于YOLO的手機外觀缺陷視覺檢測算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2022，48(7)：81-85.
英文引用格式： Yang Ge，Liu Sihan. A visual detection algorithm for mobile phone appearance defect based on YOLO[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(7)：81-85.
A visual detection algorithm for mobile phone appearance defect based on YOLO
Yang Ge1，2，Liu Sihan1
1.Key Laboratory of Intelligent Multimedia Technology，Beijing Normal University，Zhuhai 519087，China； 2.Advanced Institute of Natural Sciences，Beijing Normal University，Zhuhai 519087，China
Abstract： Aiming at the problem that some algorithms are not efficient in the detection of small-scale mobile phone screen defect data, this paper proposes a visual detection algorithm for mobile phone appearance defect based on YOLO v3，namely YOLO-q-v3 algorithm. The YOLO-q-v3 algorithm improves the DarkNet-53 network structure, reduces the number of layers of the original network and the corresponding model parameters, and effectively improves the detection efficiency of the algorithm. The YOLO v3 algorithm and the YOLO-q-v3 algorithm proposed in this paper are compared and tested on the same data set. The experimental results show that the YOLO-q-v3 algorithm can correctly identify the cracks on the mobile phone screen, and the detection rate of YOLO-q-v3 is 24% higher than that of the YOLO v3 algorithm.
Key words : YOLO；screen defect detection；deep learning
0 引言
手機是當(dāng)前人們生活中的必需品，如何高效并且盡可能低成本地制造手機成為了熱點之一。而手機的屏幕缺陷檢測則是屬于手機制造過程中重要的一個環(huán)節(jié)，如何在這個環(huán)節(jié)上化繁為簡并且提高效率至關(guān)重要。傳統(tǒng)的人工檢測不僅效率低下，并且會增加手機制造成本。還有一些傳統(tǒng)的視覺處理方法，通過提取圖像特征再通過提取的特征去選擇、識別。這種傳統(tǒng)的辦法雖然降低了人工成本，但是受限于特征提取時的環(huán)境以及方式，使得特征提取環(huán)節(jié)變得復(fù)雜，所以效率也不會太高。因此，尋求一種高效、可靠的基于深度學(xué)習(xí)的智能化的手機屏幕缺陷檢測算法是很有必要的。
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作者信息：
楊 戈1，2，劉思瀚1
(1.北京師范大學(xué)珠海分校 智能多媒體技術(shù)重點實驗室，廣東 珠海519087；
2.北京師范大學(xué) 自然科學(xué)高等研究院，廣東 珠海519087)
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