硅钼棒瑕疵检测系统的研究从实际工业生产需求出发，针对硅片全自动化生产需求自主设计了方形硅钼棒的自动化硅钼棒瑕疵检测系统，并完成实际生产运行测试。现对本研究所作工作总结如下:

        (1)研究背景和意义。首先介绍了研究的背景与意义，并对国内外研究硅钼棒瑕疵检测现状进行了总结，对深度学习在工业上的应用现状进行综述。根据实际需求与研究现状确定了本文的研究内容以及拟采用的技术路线。

        (2)硅钼棒瑕疵数据采集装置的自主设计.提出结构光的补光方法，解决了硅钼棒表面强反光、衍射造成成像困难的问题。采用Tracepro仿真软件对补光方法进行了实验，验证硅钼棒表面补光方法了可行性。提出多相机检测方法，满足了硅钼棒大面积、多角度检测需求。结合实际人工对硅钼棒的检测流程，根据人工检测结果实现了硅钼棒瑕疵数据的智能化采集。

        (3)硅钼棒瑕疵数据集的制作。确定了硅钼棒瑕疵数据采集标准和硅钼棒瑕疵分类标准，通过收集含有硅钼棒瑕疵的图片，按照硅钼棒瑕疵分类标准进行分类、标注.针对样本数量少和不同硅钼棒瑕疵数量的不平衡问题进行了数据增强，最终得到硅钼棒瑕疵数据集。

        (4)基于深度学习的硅钼棒瑕疵检测方法。选用YOLOvS神经网络框架中yolov5s和yolov5m两种模型进行硅钼棒瑕疵特征学习。分别获得了两种模型进行检测的最优权重，模型检测准确率率分别为0.82和0.83，灵敏度分别为0.92和0.91。考虑，选用yolov5s模型所得最优权重进行工业应用部署。

        (5)硅钼棒瑕疵检测系统的工业部署与分析验证。完成了系统各模块的开发和工业应用部署。并从检测系统工程应用需求出发提出检准率、多检率和过检率三个评价指标。针对部分硅钼棒瑕疵检准率过低的问题，提出了待检测目标区域限制去除背景干扰的检测方法和多置信度硅钼棒瑕疵分类方法，经过试验验证采用待检测目标区域限制方法后检准率提高2.3%，多置信度硅钼棒瑕疵分类方法将凹坑、亮点、水印和污渍类硅钼棒瑕疵检准率分别提高6.9%. 4%. 2%和3%。针对硅钼棒表面强反光特性所造成成像困难的问题，设计了仿真实验，分析了幕布角度、光源长度对成像质量的影响。

        检测系统经过实际运行测试，得到检测系统平均检准率可达0.909，多检率除凹坑和污溃类硅钼棒瑕疵在0.10，其他硅钼棒瑕疵均在0.04以下，漏检率均在0.025以下，具有工业应用价值。根据实际工业应用效果及本研究所作工作可得出以下结论:

        (1)采用的多相机、多角度成像方法可用于大面积物体硅钼棒瑕疵检测.具有较好检测效果，可进一步应用至类似方形硅钼棒瑕疵的检测任务。

        (2)该系统所采的结构光补光方法，可应用于机器视觉领域中大面积、强反光物体表面补光，具有较好的适应性，且系统中幕布角度变化对补光效果影响较小。同时通过仿真实验发现幕布角度对补光效果影响较小，具有很好的适应性。补光结构中条形光源长度与被检测物体尺寸存在关联性。

        (3)基于深度学习技术的硅钼棒瑕疵检测中，对于单阶段检测器可通过待检测目标区域限制方法提高检准率。

        (4)对于在实际工业化应用过程中，针对硅钼棒瑕疵检测中存在多硅钼棒瑕疵检测分类问题，可采用多置信度硅钼棒瑕疵分类方法提高硅钼棒瑕疵检测准确率。http://www.guitanbang.net.cn/

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