基于深度学习的热轧钢带表面缺陷检测方法

基于深度学习的热轧钢带表面缺陷检测方法

论文摘要

针对人工检测热轧钢带表面缺陷错漏率高的现状,提出基于深度学习的热轧钢带表面缺陷检测方法。根据检测精度和速度的要求,采用深度学习SSD网络作为改进算法框架,并利用交叉特征融合的方法增强低层特征图的语义信息,从而提高热轧钢带表面缺陷的识别率。实验表明:改进后的CroSSD网络对热轧钢带表面小尺寸缺陷检测的m AP值达到73.7,速度达到40帧/s,相比SSD网络有更好的效果,且满足实时检测的需求。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 SSD算法原理
  •   1.1 算法分析
  •   1.2 基于交叉特征融合的SSD结构
  • 2 特征融合
  • 3 模型训练
  •   3.1 先验框设置与匹配
  •   3.2 难分样本挖掘
  •   3.3 损失函数
  • 4 实验验证与分析
  •   4.1 实验平台与超参数
  •   4.2 实验结果对比
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 陈建强,刘明宇,符秦沈,姚卓荣

    关键词: 深度学习,缺陷检测,特征融合

    来源: 自动化与信息工程 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

    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: 广东工业大学机电工程学院

    基金: 广州市科技计划珠江科技新星专题项目(201806010128),广州市科技计划现代产业技术专题项目(201802010021)

    分类号: TP391.41;TP18;TG335.11

    页码: 11-16+19

    总页数: 7

    文件大小: 913K

    下载量: 334

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