在上一小节中，部分硅碳管瑕疵检准率较低，不能满足实际的检测需求，因此需要对系统的实际检侧效果进行优化，对于优化有三点思路:(1)硅碳管瑕疵数据端的优化:(2)模型端的优化;(3)部署端的优化。表5一是常见的优化策略分析对比。

        结合以上优化策略，在本系统的研究中设计了硅碳管瑕疵数据存储模块，可在数据端为系统优化提供数据支持。同时，从系统整体角度出发，提出检测逻辑优化方法。并提出两种逻辑上的优化方法。(1)添加对硅碳管所在区域的识别，对输出结果添加逻辑判断，来减少背景误判。(2)针对多类别硅碳管瑕疵检测差异性，提出部署端多置信度轴出方案，以此来提高各硅碳管瑕疵的检测率.

        将硅碳管作为检测目标进行检测，后通过预翻坐标对其它硅碳管瑕疵标注点进行约束，图5-15为检测示例，图中“污演”类硅碳管瑕疵虽然检测错误，但是根据硅碳管所在位置对输出结果进行筛选，可归为检测正确类别。经过侧试，硅碳管区域因特征明显，在实际检测中准确率均在0.95以上，可以认为有良好的的可靠性。通过对450根硅碳管进行实际侧试试验，共有11根硅碳管存在区域之外误识别的情况，通过该方法可以将检准率提高2.3%，故该方法可作为部署端提高系统检测效果的手段。

        在进行部署的过程中，模型采用非极大值抑制算法对预测结果接近处理，表5一是将置信度设定为0.25所进行检测的结果，可以发现凹坑、亮点、水印、污渍多检率较大，但是对于崩边硅碳管瑕疵的检测，数据较好.所以在该过程中采用统一的置信度不适用于实际检测需求，需要对检测系统进行优化.因此提出硅碳管瑕疵种类置信度分段法，针对不同硅碳管瑕疵提出最优置信度。

        下面以“凹坑”类硅碳管瑕疵为例，进行分析。首先由表可知，当置信度为0.25时，对应的检准率、多检率和漏检率分别为87.2%.10.2%和0.2%。说明该硅碳管瑕疵存在过度检测现象。因此下面将在所使用的模型上根据不同置信度对检测效果进行实验对比。表5-6中数据是对“凹坑”类硅碳管瑕疵设置在不同置信度下的检测结果。结果表明，随着置信度的变化，检准率、多检率和漏检率都会发生变化，变化趋势如图5-16所示。

        由可知，当将“凹坑”类硅碳管瑕疵置信度为0.4时，检准率为92.1%，多检率为7%,漏检率为0.9%，相较于将所有类别硅碳管瑕疵设定为0.25时检准率、多检率和漏检率分别提升了6.9. 3.2和0.7个百分点，证明该方案对实际检测有利。同理按照同样的方法分别对其它类别硅碳管瑕疵进行洲试，得出如图所示的检测结果。

        通过上述实验，通过硅碳管瑕疵种类置信度分段法进行优化，凹坑、亮点、水印和污渍检测检准率分别增加了6.9'/0. 4%. 2%和3%.可以看出对输出数据加入独立的置信度判断，通过逻辑判断对于提升系统的检测的准确度有积极效果。

        以上，针对多类别硅碳管瑕疵检测过程提出了更适用于工业应用的评价指标，并以此来评估系统的检测效果。提出了多置信度优化方法，提高了部分硅碳管瑕疵检准率，在实际应用过程中了好的试验效果，具有实际意义。

        硅碳管瑕疵检测系统中对于硅碳管表面补光要求要补光均匀，在光照以及拍摄角度的影响下，获取硅碳管表面存在光线干扰问题，过度补光会造成硅碳管瑕疵特征丢失;补光不足会造成硅碳管瑕疵特征不明显;两种情况都会造成硅碳管瑕疵漏检。因此该部分对于硅碳管瑕疵检测系统具有重大意义.本文采用Tracepro软件对硅碳管表面补光效果进行仿真分析，依次研究对补光部分相关参数要求.Tracepro是专门对光源照明进行仿真分析的光学仿真软件，实验者可按实际需求，根据设计方案建立合适的光学模型进行仿真。基于Tracepro软件对LCDTV直下式背光源均匀性进行仿真实验，实验结果表明Tracepro软件对实际设计具有参考意义.

        在Tracepro软件中建立三维模型，模型包括有三条LED条形光源，漫反射幕布，硅碳管的三维埠型，其中LED光湃披长设定为0.546um.该参数引自于文献fuel中，具体创建步骤参考文献hl进行建立。白玻纤维幕布前表面设置为漫反射材质幕布，硅碳管材质设定为硅，该部分参数均来软件材料库，但因为硅碳管表面进行了抛光.表面光性能参数处于缺失状态，因此在仿真过程中将硅碳管表面根据硅碳管的反光特性将硅碳管表面设定为了全反射表面，将端侧光源强度设定为1 SOOLwc.上表面补光条形光源强度设定为2000Lwc，至此模型初步框架己搭建完成，下面进行进一步分析。55.http://www.guitanbang.net.cn/

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