基于深度学习的目标检测算法在冷轧表面缺陷检测中的应用

基于深度学习的目标检测算法在冷轧表面缺陷检测中的应用

论文摘要

机器视觉技术在工业产品表面缺陷检测领域的应用越来越广泛,但也面临诸多挑战。冷轧带钢表面缺陷具有种类多、形态复杂多变、特征差别大等特点,传统的基于图像处理和机器学习技术的检测方法对于不同缺陷需要分别提取特征并建立模型,影响了模型的使用效果和准确率的提升。本文利用基于深度学习的目标检测算法Faster R-CNN建立冷轧钢板表面缺陷的检测和识别模型,针对10大类冷轧镀锌主要缺陷,模型在验证集上准确率平均达到了93%。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 检测模型架构
  • 2 模型算法
  •   2.1 目标检测算法
  •   2.2 算法改进
  • 3 缺陷标注
  • 4 模型训练与验证
  • 5 总结
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 顾佳晨,高雷,刘路璐

    关键词: 卷积神经网络,深度学习,冷轧带钢,表面缺陷,机器视觉,目标检测

    来源: 冶金自动化 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 金属学及金属工艺,计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 北京首钢自动化信息技术有限公司信息事业部

    分类号: TG335.56;TP391.41;TP18

    页码: 19-22+27

    总页数: 5

    文件大小: 736K

    下载量: 535

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