(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210523203.3 (22)申请日 2022.05.13 (71)申请人 宁波大学 地址 315000 浙江省宁波市江北区风 华路 818号 (72)发明人 张哲彬　陈特欢　唐金亮　 (74)专利代理 机构 杭州橙知果专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 33261 专利代理师 范琪美 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/20(2022.01) G06T 3/40(2006.01) G06V 10/764(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 汽车零件检测方法、 装置、 电子设备和计算 机可读介质 (57)摘要 本发明的公开了汽车零件检测方法、 装置、 电子设备和计算机可读介质。 所述方法包括： 获 取汽车零件表 面缺陷图片建立数据集， 并对样本 数据集进行数据增 强预处理； 使用K ‑Means聚类 算法， 重新设定anchor框大小， 并增加anchor框 个数； 构建汽车零件表面缺陷检测的网络结构， 主要包括主干网络结构设计、 网络结构优化以及 多尺度特征融合； 根据预设汽车零件表面缺陷检 测网络对待检测汽车零件表面照片进行检测输 入， 输出汽车零件表面缺陷检测 网络检测结果。 本发明提高了汽车零件表面缺陷的检测效率和 准确率。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 114820558 A 2022.07.29 CN 114820558 A 1.一种汽车零件检测方法， 其特 征在于， 所述方法的步骤 包括： 获取汽车零件表面 缺陷图片， 建立数据集， 并对样本数据集进行 数据增强预处 理； 使用K‑Means聚类算法， 重新设定anc hor框大小， 并增 加anchor框个数； 构建汽车零件表面缺陷检测的网络结构， 主要包括主干网络结构设计、 网络结构优化 以及多尺度特 征融合； 根据预设汽车零件表面缺陷检测网络对待检测汽车零件表面照片进行检测输入， 输出 汽车零件表面 缺陷检测网络检测结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述数据增强预处 理包含如下步骤： 使用镜像、 平移、 反转等方式对汽车零件表面缺陷的拍摄图片进行处理， 从而在原有拍 摄的图片量基础上获取 更多的样本数据量； 将所述数据集内的样本数据进行Mosaic数据增强： 对所述样本数据进行随机裁剪、 随 机缩放、 随机 裁剪、 色调改变、 随机排布等 一种或多种方式将任意四张图片进行拼接； 对所述数据集的样本数据进行标注， 并将标注后的数据集进行随机划分为训练数据集 及测试数据集， 所述训练数据集用于网络模型的训练， 测试 数据集用于网络模型的测试。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述主干网络结构设计的方法包含将 YOLOV3网络模型原有的Dark Net53基础骨干网络替换成轻量级网络 MobileNet V1。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述网络结构优化的方法包含嵌入一个改 进的SE‑block结构。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述的多尺度 特征融合包括使用多尺度 特 征融合模块将主干网络中输出的不同尺度特征图进行融合， 将多尺度特征的输出预测进 行 融合可以选择性 地强调信息特 征， 增强网络的表征能力。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述多尺度特征融合模块中将原有的Neck 组件中的Bneck模块后增 加了SE‑block模块。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述构建汽车零件表面缺陷检测的网络结 构后， 还包含网络模型训练过程： 将训练数据集的图片用固定的大小和格式封装后传入构造好的主干网络和特征融合 网络中， 得 出轻量化神经网络模型的预测结果； 计算网络模型的输出与真实值的损 失， 计算损 失值的梯度， 最后用 梯度下降算法更新 网络模型参数， 通过寻找损失函数的最优解 来调整模型参数。 8.一种物品运输装置， 其特 征在于， 包括： 数据增强预处 理单元、 anchor框设定单 元、 检测网络构建单 元、 检测结果输出 单元， 所述数据增强预处理单元被配置成获取汽车零件表面缺陷图片， 建立数据集， 并对样 本数据集进行 数据增强预处 理； 所述anchor框设定单元被配置成使用K ‑Means聚类算法计算大小， 替换默认anchor框 大小， 并增 加anchor框个数； 所述检测网络构建单元被配置成构建汽车零件表面缺陷检测的网络结构， 主要包括主 干网络结构设计、 网络结构优化以及多尺度特 征融合； 所述检测结果输出单元被配置成根据预设汽车零件表面缺陷检测网络对待检测汽车 零件表面照片进行检测输入， 输出汽车零件表面 缺陷检测结果。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114820558 A 29.一种电子设备， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 其上存 储有一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实 现如权利要求1 ‑7中任一所述的方法。 10.一种计算机可读介质， 其上存储有计算机程序， 其中， 所述程序被处理器执行时实 现如权利要求1 ‑7中任一所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114820558 A 3