论文摘要
针对中密度纤维板的油污、胶斑、松软等表面缺陷,本文提出了一种基于Faster R-CNN的检测方法。首先进行中密度板表面缺陷图像数据集的建立,之后将数据集中的训练集与验证集放入设定好主要参数的Faster R-CNN算法中进行训练,然后将训练好的模型对测试集进行检测。检测结果表明,基于Faster R-CNN的检测方法能够准确地检测出中密度板主要的表面缺陷,mAP值达到81.34%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高鹏威,高远,刘芳,杨建华
关键词: 数据集,表面缺陷
来源: 木材加工机械 2019年04期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 国家林业和草原局北京林业机械研究所,北京林业大学,中国林业科学研究院林业新技术研究所
基金: 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金“中密度纤维板外观质量检测关键设备研究”(CAFYBB2017MB033)
分类号: TS67;TP391.41
DOI: 10.13594/j.cnki.mcjgjx.2019.04.007
页码: 25-27
总页数: 3
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