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基于改进Faster R-CNN的零食包装盒表面缺陷检测
被引量：
3
1
作者
巩雪
孙雪刚
+2 位作者
褚洋洋
崔功卓
李欣妍
《包装工程》
CAS
北大核心
2024年第23期232-240,共9页
目的针对现有食品包装盒表面缺陷检测方法存在的复杂背景下小目标缺陷检测难、漏检率高、检测精度低等问题,选择生活中常见的绿豆糕零食包装盒作为检测对象,提出一种基于改进Faster R-CNN的绿豆糕包装盒表面缺陷检测方法。方法以Faster ...
目的针对现有食品包装盒表面缺陷检测方法存在的复杂背景下小目标缺陷检测难、漏检率高、检测精度低等问题,选择生活中常见的绿豆糕零食包装盒作为检测对象,提出一种基于改进Faster R-CNN的绿豆糕包装盒表面缺陷检测方法。方法以Faster R-CNN算法架构为基础,以Swin Transformer V2-T为特征提取主干,初步提高算法对包装盒缺陷特征的提取能力;结合加权双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network,BiFPN)自适应调节每个尺度特征图的权重并对不同尺寸的特征进行多尺度融合,以提高识别的准确率;通过ROIAlign结合ECA注意力机制替换ROIPooling,去除2次量化误差并进一步优化算法对包装盒缺陷的检测能力。结果本检测方法可准确提取目标缺陷,绿豆糕包装盒表面的4种缺陷的检测平均精确率(Average Precision,AP)较改进前分别提高19.66、12.96、14.56、18.86百分点,同时平均精确率均值(mean Average Precision,mAP)在IoU为0.5上较改进前提高了15.76百分点。结论改进后的模型为Faster R-CNN在食品包装盒智能化生产上的应用了提供有益的参考和经验。
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关键词
零食包装盒
缺陷检测
Faster
R-CNN
加权双向特征金字塔网络(BiFPN)
Swin
transformerv2
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职称材料
题名
基于改进Faster R-CNN的零食包装盒表面缺陷检测
被引量：
3
1
作者
巩雪
孙雪刚
褚洋洋
崔功卓
李欣妍
机构
哈尔滨商业大学轻工学院
黑龙江林业职业技术学院生态工程系
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2024年第23期232-240,共9页
基金
黑龙江省属高等学校基本科研业务费项目(2023-KYYWF-1011)。
文摘
目的针对现有食品包装盒表面缺陷检测方法存在的复杂背景下小目标缺陷检测难、漏检率高、检测精度低等问题,选择生活中常见的绿豆糕零食包装盒作为检测对象,提出一种基于改进Faster R-CNN的绿豆糕包装盒表面缺陷检测方法。方法以Faster R-CNN算法架构为基础,以Swin Transformer V2-T为特征提取主干,初步提高算法对包装盒缺陷特征的提取能力;结合加权双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network,BiFPN)自适应调节每个尺度特征图的权重并对不同尺寸的特征进行多尺度融合,以提高识别的准确率;通过ROIAlign结合ECA注意力机制替换ROIPooling,去除2次量化误差并进一步优化算法对包装盒缺陷的检测能力。结果本检测方法可准确提取目标缺陷,绿豆糕包装盒表面的4种缺陷的检测平均精确率(Average Precision,AP)较改进前分别提高19.66、12.96、14.56、18.86百分点,同时平均精确率均值(mean Average Precision,mAP)在IoU为0.5上较改进前提高了15.76百分点。结论改进后的模型为Faster R-CNN在食品包装盒智能化生产上的应用了提供有益的参考和经验。
关键词
零食包装盒
缺陷检测
Faster
R-CNN
加权双向特征金字塔网络(BiFPN)
Swin
transformerv2
Keywords
snack packaging box
surface defect detection
Faster R-CNN
Bidirectional Feature Pyramid Network(BiFPN)
Swin
transformerv2
分类号
TB487 [一般工业技术—包装工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Faster R-CNN的零食包装盒表面缺陷检测
巩雪
孙雪刚
褚洋洋
崔功卓
李欣妍
《包装工程》
CAS
北大核心
2024
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