一种基于改进Faster RCNN的工业产品缺陷检测方法

本发明公开了一种基于改进Faster RCNN的工业产品缺陷检测方法，特点是构建工业产品表面缺陷图像数据集，按比例划分为训练集和验证集，并对训练集和验证集进行标注；构建改进后的Faster RCNN模型：在ResNet50特征提取网络中以残差结构的形式连接有多个自适应特征识别卷积AFRC进行特征提取，使用双向特征金字塔BiFPN替换特征金字塔FPN进行特征增强；设置训练参数并定义损失函数，通过标注后的训练集训练改进后的Faster RCNN模型，并通过标注后的验证集对改进后的Faster RCNN模型进行验证，得到最终的Faster‑RCNN检测模型；将待检测的工业产品表面缺陷图像输入至最终的Faster‑RCNN检测模型进行检测，得到缺陷检测结果；优点是使工业零件缺陷检测保证性能的同时，减小干扰和信息的丢失，大大降低了网络的鲁棒性。