本文是一篇机械论文，本研究通过引入和改进深度学习算法，并且搭建了硬件平台和软件系统，为办公椅零部件的缺陷检测提供了一种高效、精准的解决方案。
1 绪论
1.1 课题背景及意义
全球办公椅市场呈稳步增长态势，居家办公的兴起为办公椅创造了新的应用场景，同时新兴区域市场的渗透率也在提升。2023年，全球办公椅市场规模达到140.4亿美元。根据前瞻产业研究院的研究与调研，具有人体工学设计和多维度调节功能的撑腰办公椅占据了约16%的市场份额，这意味着2023年全球撑腰办公椅市场规模达22.42亿美元，约合人民币157.81亿元。办公椅是为提升日常工作和生产创作过程中的便利性而设计的座椅，尤其指那些具有人体工学设计和多维调节功能的撑腰椅或靠背椅。
中国办公椅行业整体呈现稳步增长的态势。作为全球最大的办公椅生产和出口国，中国在全球市场中占据了重要份额，2023年市场规模达到约93.7亿元，如图1.1。近年来，随着国内经济的稳步增长和城市化进程的加速，办公椅需求不断增加。国内企业持续提升生产技术和设计水平，逐步向中高端市场渗透，同时积极开拓国际市场，增强全球竞争力。办公椅行业的供应链分为上游、中游和下游三个部分。上游主要包括五金件、海绵、木材、铁架、皮革和塑料等原材料行业；中游则是办公椅的生产制造过程；下游消费群体涵盖了企事业单位、政府机关、工作室和家庭用户等，当前以企事业单位和政府机关为主。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于传统图像处理的缺陷检测方法
基于传统图像处理的缺陷检测方法通常涵盖以下一系列步骤：图像采集、图像预处理、图像分割、特征提取和目标分类。在实际的应用场景中，获取到图像之后，首先需要借助图像增强和图像分割等专业技术手段，对图像中的缺陷区域进行预处理和分割。紧接着，根据缺陷所展现出的独特特性，设计一系列特征规则，并依据这些规则手动地提取出缺陷区域中所蕴含的关键特征信息。常用的特征包含Harr[5]、SIFT[6]和LBP[7]等。最后，使用特定的分类算法（比如SVM[8]、AdaBoost[9]等）对提取的缺陷特征进行分类处理。特征提取和分类算法构成了传统检测方法的核心步骤。
图像特征的提取是将原始图像数据中能够准确传达目标特性的重要信息加以分离与提炼。因此，在传统图像处理基础上的缺陷检测方法中，特征提取是一个不可或缺的环节。有效的特征提取技术不仅极大地提升了后续缺陷识别的精确度和鲁棒性能，而且还能够大幅度地减少模型在运算过程中的复杂度，从而提升整体效率。根据特征所展现出的不同形态和属性，特征提取的方法可以被划分为基于纹理、颜色和形状特征进行提取的方法。常见的有基于小波变换[10]和Gabor变换[11]的谱方法，以及基于高斯混合熵[12]和低秩矩阵[13]的模型类方法。胡跃明等人[14]研发了一种铜箔表面分割技术，该技术利用局部直方图的自适应阈值算法，对颜色特征进行提取，包括基于RGB、HSV和区域分割策略构建的八维特征向量。
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2 办公椅零部件缺陷数据集采集及制作
2.2 办公椅零部件缺陷检测流程
针对当前生产线上人工目视检测效率低下的问题，本研究旨在将基于深度学习的目标检测算法应用于办公椅零部件的缺陷检测任务，以提升检测效率和准确性。本研究的缺陷检测流程如图2.1所示，整体流程分为以下几个步骤：
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2.3 办公椅生产线缺陷检测需求分析
2.3.1 办公椅生产流程介绍
办公椅的零件主要包括脚轮、五星脚架、气杆、底盘、坐垫、靠背、头枕等，这些零件可以分为金属件、塑料件、海绵件和面料件，图2.2展示了办公椅各个零件的生产流程。办公椅的金属部件是构成其基本支撑结构的重要组成。生产过程中，使用钢管或其他合金材料，经过精确的切割和弯管工序，以达到所需的尺寸和形状，从而确保金属部件的尺寸精度和结构强度。在完成形状的初步加工后，通过焊接将金属部件连接在一起，以保证办公椅整体结构的稳定性。随后，对焊接部位进行打磨，去除多余的焊接痕迹，使表面更加光滑。最后，对打磨后的金属件进行喷涂处理，以增加其抗腐蚀性和耐磨性，同时提升整体美观效果。这些处理后的金属件通常用于背框、搁脚圈等部分，构成办公椅的坚固骨架。
塑料件则是办公椅中轻质、可塑性高的部件，通常用于制作座椅扶手等与人体直接接触的部位。生产过程中，首先将塑料颗粒加热至熔点，使其完全融化成液态。融化后的塑料注入事先设计好的模具，通过合模、充模等工序，塑料液体逐步充满模具空隙，形成初步的部件形状。随后，模具中的塑料逐渐冷却固化，在温度降低后形成稳定的塑料部件。通过开模取出冷却后的成型件，经过质检合格的塑料部件便可用于后续装配。
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3 基于改进YOLOv8 算法的缺陷检测方法 ........................... 22
3.1 引言 ............................... 22
3.2 目标检测算法分析与选择 ...................... 22
4 缺陷检测实验结果与分析 ............................. 43
4.1 引言 .................................... 43
4.2 网络公开数据集预实验........................ 43
5 面向生产线的缺陷检测平台搭建 .......................... 59
5.1 系统整体设计 .............................. 59
5.2 硬件平台搭建 ............................... 60
5 面向生产线的缺陷检测平台搭建
5.1 系统整体设计
基于前文提出的办公椅零部件缺陷检测方法，为了实现其在实际场景中的应用，本章将设计并开发一个缺陷检测平台，以实现缺陷的实时检测。首先，将对所需的硬件设备进行详细分析，重点关注工业相机、镜头和光源的选型。通过合理的选型，这些硬件设备能够有效协同，为图像的实时采集提供可靠支持。硬件平台的结构示意图如图5.1所示。
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在软件设计方面，本研究使用了Python的PyQt5库进行界面和功能开发。该库提供了丰富的界面控件和灵活的设计方案，使得本研究在缺陷检测系统的开发中实现了良好的用户交互体验。通过PyQt5，本系统实现了图像加载、处理和分析等关键功能，支持图片检测、视频检测和实时摄像头检测等多种检测模式，适用于静态图像与动态视频的不同检测需求。在实际生产过程中，该系统能够完成从图像实时采集到缺陷检测结果的可视化输出，用户能够直观地查看检测结果和详细信息。
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6 结论与展望
6.1 结论
本研究针对办公椅行业中零部件缺陷检测效率低下的问题，提出了一种基于深度学习算法的智能化缺陷检测方法，以提升零部件表面质量检测的效率和准确性。通过引入和改进深度学习算法，并且搭建了硬件平台和软件系统，为办公椅零部件的缺陷检测提供了一种高效、精准的解决方案。本课题的主要研究成果总结如下：
（1）为弥补办公椅零部件缺陷的公开数据集缺乏的问题，本文深入工厂现场采集了实际生产过程中焊接和喷涂缺陷的图像数据，构建了专用的数据集。为提升模型的泛化能力和对不同情境下缺陷的适应性，使用数据增强技术对数据集进行了扩充。数据增强的手段包括了添加噪声、调整亮度、平移、旋转和翻转等，目的是使数据样本更具多样性，从而提高模型在不同条件下的缺陷识别能力。
（2）本文对主流目标检测算法的性能进行了详细比较，通过实验分析，选择了YOLOv8n作为基准算法。基于办公椅零部件检测的特定需求，本文提出了多项创新改进，包括使用CARAFE上采样算子替代传统的插值方法、增加小目标检测头以及引入GhostConv以减少网络参数量。这些改进在NEU-DET数据集上的预实验中取得了显著效果，检测精度mAP提升3.7%，并保持了FPS=175的处理速度，充分验证了算法改进的有效性。
（3）将本文提出的Improved YOLOv8算法在自制数据集上进行实验，实验结果显示，改进后的算法在焊接和喷涂缺陷检测中的mAP分别提升了8.3%和11.7%，每秒检测帧数（FPS）稳定在170帧左右，能够满足实际生产环境中的实时检测要求。热力图可视化结果也反映出改进后的模型能够更有效地捕捉关键缺陷特征。这一成果证明了改进算法的适用性和鲁棒性，为办公椅零部件的缺陷检测提供了可行的技术支持。
参考文献（略）