【技术实现步骤摘要】
基于改进FSSD的汽车差速器壳体表面缺陷的快速检测方法
[0001]本专利技术属于汽车检测
，尤其是涉及一种基于改进FSSD的汽车差速器壳体表面缺陷的快速检测方法。
技术介绍
[0002]差速器壳体是各类汽车底盘承载扭矩的关键部件，其产品的铸造表面质量将直接影响着汽车的性能和使用寿命。在壳体铸件的生产过程中，由于加工环境恶劣，铸件表面的光洁度不高，不可避免地产生气孔、流痕、裂纹、划痕等缺陷，严重影响铸件的表面质量与物理机械性能。因此对汽车差速器壳体表面进行缺陷检测极为重要。
[0003]常见的检测方法有人工检测法、涡流检测法、超声波检测法、红外检测法和机器视觉检测法等。人工检测等传统检测方法的检测原理受限，存在各种各样的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术为了克服现有技术的不足，提供一种基于改进FSSD的汽车差速器壳体表面缺陷的快速检测方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于改进FSSD的汽车差速器壳体表面缺陷的快速检测方法,包括以下步骤：
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于改进FSSD的汽车差速器壳体表面缺陷的快速检测方法,其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采集汽车差速器外壳图像；步骤二：对步骤一获得的图像增强；步骤三：FSSD网络模型化处理；步骤四：将FSSD基础骨干网络VGG16替换为MobileNet V1；步骤五：将MobileNetV1中Conv3、Conv5和Conv13进行特征融合；步骤六：先验框尺寸调整；步骤七：对损失函数进行优化；步骤八：得出检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于改进FSSD的汽车差速器壳体表面缺陷的快速检测方法，其特征在于：所述步骤三的具体处理过程如下：将参与融合的FC7和Conv7_2特征图，先通过双线性插值操作将特征图尺寸调整为与Conv4_3相同的38像素
×
38像素，然后再将它们与Conv4_3特征图进行concate特征融合，融合之后的特征图的通道数为768(256
×
3)；特征融合模块的数学表示如下：X
f
＝φ
f
{ζ
i
(X
i
)}
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)X
′
p
＝φ
p
(X
f
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)loss,class＝φ
c,...
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