10.16208/j.issn1000-7024.2022.09.033
基于改进深度网络的钢材表面缺陷检测
为解决传统的采用人工方法进行钢材表面缺陷检测存在错检、漏检、精度低等问题,提出一种改进Faster RCNN的钢材表面缺陷检测算法.使用融合残差网路和密集连接网络的DPN网络进行特征提取,提出改进PANet网络进行多尺度特征融合;使用CIoU损失函数替代原算法中的Smooth L1作为边框回归损失函数;构建用于模型训练的钢材缺陷数据集.通过对比实验进行分析,实验结果表明,提出方法能够快速、准确地识别和定位钢材表面缺陷.
钢材表面缺陷检测、Faster RCNN模型、双路径网络、路径增强网络、交并比损失函数
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61672337
2022-10-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
2654-2661