基于Faster-RCNN的车辆零件缺陷检测方法  

作　　者：蒋晓君 李智 

机构地区：[1]新疆汽车产品质量监督检验站 [2]新疆交通科学研究司法鉴定中心

出　　处：《汽车与配件》2021年第7期70-71,共2页Automobile & Parts

摘　　要：车辆零件的缺陷检测是整车装配的重要环节,需在组装图像中检测到存在缺陷零件。本文提出了基于Faster-RCNN的零件缺陷检测方法,对生产线上收集到的八类图片进行检测。实验结果表明Faster-RCNN模型在自制数据集下的平均准确率高于VGG16模型和YOLO模型,对测试集八类图片的平均准确率为98.23%。因此,Faster-RCNN模型在车辆零件缺陷检测中具有有效性、准确性和可行性。

关 键 词：缺陷检测 平均准确率 整车装配 测试集 数据集 零件缺陷 检测方法 生产线 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]