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作者：肖蕾;张铭芷;李琪;陈镇家;
单位：广东技术师范大学自动化学院;
摘要：喷嘴堵塞是数码喷印过程中常见的问题，为了能够及时发现、避免大量产品报废，需要对生产过程中喷印图像进行实时检测。针对目前数码喷印缺陷检测传统方法效率低，检测速度与检测精度不平衡的情况，本研究提出了一种轻量级语义分割的缺陷检测方法。使用GhostNet对Deeplabv3+中的主干网络进行轻量化网络结构改进，在Deeplabv3+的ASPP模块中加入3个残差模块，对空洞卷积进行上下文结构调整，并使用Focal Loss损失函数和ReLU6激活函数。实验结果表明，改进后的模型Gh-R-Deeplabv3+在数码喷印缺陷数据集上每秒处理帧数为47.71，并达到了82.8%的平均交并比以及90.96%的平均像素准确率，取得了较高的检测速度和检测精度，并符合实时检测标准。证实了本研究模型对数码喷印缺陷在检测速度和检测精度上的有效性。
关键词：数码喷印;;缺陷检测;;Deeplabv3+;;GhostNet
