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（1）多工位视觉检测系统设计与注塑件缺陷数据集构建

塑料制品业作为我国轻工业的重要支柱产业，其发展水平与国民经济密切相关，而注塑工件作为塑料制品的主要形式之一，其质量控制直接影响着下游产品的可靠性和用户体验。缺陷检测是注塑工件生产过程中确保产品质量的关键环节，目前国内大多数中小型注塑制品企业仍然采用人工目视的传统检测方式，这种方式存在检测效率低下、劳动强度大、容易受检测人员主观状态影响等诸多问题，难以满足现代化生产线对高效率和高一致性的质量控制要求。传统的基于机器视觉的检测技术虽然能够实现一定程度的自动化，但这类方法需要人工设计和选取特征参数，对于形态多样、边界模糊的注塑件表面缺陷而言，手工提取有效特征较为困难，导致检测系统的泛化能力和识别精度难以达到理想水平。针对这些实际问题，本研究在深入分析注塑制品企业对缺陷检测的具体需求基础上，提出了基于机器视觉的注塑件缺陷检测总体系统设计方案。考虑到注塑工件通常具有复杂的三维几何形状，单一视角的相机难以完整覆盖工件的全部表面区域，本研究设计了多工位视觉检测系统，通过在不同方位布置多个工业相机，实现对注塑工件上方、下方和四周等多个表面区域的同步图像采集，确保缺陷检测的全面性和完整性。在硬件选型方面，本研究对工业相机的分辨率、帧率、接口类型以及镜头的焦距、景深、畸变特性等关键参数进行了详细的分析和论证，根据注塑件的典型尺寸和常见缺陷的最小可检测特征确定了合适的硬件配置。利用搭建完成的多工位视觉检测系统，本研究采集了大量的注塑件表面原始图像，通过对这些图像的系统整理和分析，研究并总结了注塑件生产过程中常见的缺陷类型及其外观特征。为了扩充训练数据的规模和多样性，本研究对采集到的原始图像进行了多种数据增强处理，包括随机裁剪、旋转、翻转、亮度调整和对比度变换等操作。随后，使用专业的图像标注工具对所有包含缺陷的图像进行精确的边界框标注，制作成符合深度学习目标检测任务要求的标准数据集，并按照训练集、验证集和测试集六比二比二的比例进行划分，为后续深度学习模型的训练和评估奠定了坚实的数据基础。

（2）基于改进YOLOv5s的注塑件缺陷检测算法设计

在确定了检测系统的整体架构和完成数据集构建之后，选择合适的深度学习检测算法是实现高效准确缺陷检测的核心技术问题。本研究首先介绍了目标检测领域常用的各项评价指标，包括精确率、召回率、平均精度和平均精度均值等，这些指标从不同角度衡量了检测算法的性能表现。在算法选型阶段，本研究在公开数据集上对比了YOLO系列算法不同尺寸版本的性能表现，综合考虑检测精度和推理速度两方面因素，最终选择了YOLOv5s作为本课题的基础缺陷检测算法。YOLOv5s作为YOLOv5系列中的轻量级版本，在保持较高检测精度的同时具有模型体积小、推理速度快的优势，特别适合工业检测场景对实时性的严格要求。在搭建完成原始YOLOv5s网络模型的基础上，本研究结合注塑件表面缺陷的具体特征提出了针对性的改进策略。首先，为了提高神经网络在训练和推理过程中对缺陷区域的关注程度，本研究在YOLOv5s网络的骨干网络和颈部网络结构中嵌入了卷积块注意力机制模块。该注意力模块通过在通道维度和空间维度上分别计算注意力权重，能够自适应地增强与缺陷检测相关的重要特征响应，同时抑制背景区域和无关特征的干扰，从而提高网络对缺陷目标的敏感度和判别能力。其次，通过对实际采集的注塑件缺陷图像进行统计分析，本研究发现注塑件的表面缺陷以小目标居多，而原始YOLOv5s网络结构对小目标的检测效果并不理想，容易出现漏检的情况。针对这一问题，本研究探索了两种可行的改进方案：一是采用小目标分割算法对输入图像进行预处理，二是在检测网络中增加专门的小目标检测层。经过对比分析两种方案的检测效果和计算开销，考虑到工业级缺陷检测项目对检测速度的严格要求，本研究最终选择了增加小目标检测层作为改进策略，该方案通过在更高分辨率的特征图上进行检测来提高对小尺寸缺陷的感知能力。此外，本研究还在网络结构中引入了深度可分离卷积来替换部分标准卷积操作，这一改进有效减少了模型的参数数量，在基本不损失检测精度的前提下提高了网络的推理速度。

（3）改进模型训练验证与检测系统性能评估

在完成改进检测算法的设计之后，本研究搭建了完整的深度学习训练和测试实验环境，详细配置了包括GPU计算资源、深度学习框架版本、优化器类型、学习率调度策略、批次大小和训练轮次等关键训练参数。由于多工位视觉检测系统针对注塑工件的不同表面区域分别采集图像，本研究相应地构建了三个独立的缺陷数据集，分别对应工件的上方表面、下方表面和四周侧面，并使用这三个数据集分别训练了三个专用的检测模型。这种分区域训练的策略充分考虑了不同表面区域缺陷特征的差异性，能够使每个模型更加专注于学习特定区域的缺陷模式，从而提高整体检测系统的性能表现。训练完成后保存的模型权重文件在对应的测试集上进行了全面的性能评估，并与改进前的原始YOLOv5s模型进行了详细的对比分析。实验结果充分证明了本研究提出的模型改进方法的有效性：针对四周表面缺陷检测的改进模型达到了100%的平均精度均值和23毫秒的单帧前传耗时；针对下方表面缺陷检测的改进模型达到了98.29%的平均精度均值和23毫秒的前传耗时；针对上方表面缺陷检测的改进模型达到了99.64%的平均精度均值和23毫秒的前传耗时。这些性能指标表明，改进后的检测模型在保持极高检测精度的同时实现了快速的推理速度，完全能够满足工业生产线实时检测的严格要求。

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