背景与挑战
木材缺陷检测传统上依赖人工，存在劳动强度大、效率低等问题。随着机器视觉的发展，自动化检测成为可能，但面临数据集样本不平衡、缺陷种类不平衡等挑战。
技术实现
改进的MaskR-CNN方法通过对抗式生成网络平衡数据集样本，扩充数据集数量，并在残差模型之间建立分级连接，使用可变形卷积结构提高模型的分割精度。
有益效果
该方法实现了木材缺陷的分类、检测和分割，减少了工业任务复杂度，实现了木材缺陷的精确识别和准确分割，降低了人工劳动成本，提高了检测的成功率和效率。
基于MaskR-CNN的射线缺陷检测
应用领域
本发明涉及一种基于MaskR-CNN模型的射线缺陷检测方法，主要用于焊接产品的质量检测，识别焊缝连接处的裂纹、气孔、夹渣等缺陷。
技术流程
该技术通过改进的MaskR-CNN模型，对焊接产品的射线图像进行分析，自动识别和定位缺陷，提高检测的准确性和效率。
基于FCOS的钢带表面缺陷检测
算法改进
提出了一种基于改进FCOS的表面缺陷检测算法，使用含形变卷积的卷积神经网络提取缺陷特征，通过关键点特征融合增强检测模型输入。
性能表现
该算法在东北大学钢带表面缺陷公共数据集上实现了74%的平均检测精度和31.4FPS的检测速度，有效提升了钢带表面缺陷检测的效率和精度。
玩具缺陷检测
检测需求
需要对玩具的各种表面缺陷及色差进行检测，包括可见的和由于多种颜色及缺陷造成的难以分辨的缺陷。
系统特点
检测系统需要兼容多种颜色和产品，具备旋转产品的机构，以及可调的缺陷检测精度，以适应不同的生产需求。
通过上述改进和应用，基于MaskR-CNN及其变体的缺陷检测技术在木材、射线焊接产品和钢带等多个领域得到了有效的应用和验证，显著提高了检测的自动化水平和准确性。
