【摘 要】
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带钢作为钢铁工业中的重要产品形式之一,在日常的生产生活中有着不可替代的作用,但在现实生活中由于原材料的使用以及制作过程等原因,使带钢表面产生了很多瑕疵,带钢表面的这些瑕疵不仅会影响带钢表面的美观,还会造成重大的经济损失。因此,对于带钢表面的这些缺陷进行精准的检测显得尤为重要。近年来,随着人工智能的兴起和发展,深度学习常被应用在目标检测领域并且取得了不错的效果。本文针对带钢表面缺陷的特点,基于深度学
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带钢作为钢铁工业中的重要产品形式之一,在日常的生产生活中有着不可替代的作用,但在现实生活中由于原材料的使用以及制作过程等原因,使带钢表面产生了很多瑕疵,带钢表面的这些瑕疵不仅会影响带钢表面的美观,还会造成重大的经济损失。因此,对于带钢表面的这些缺陷进行精准的检测显得尤为重要。近年来,随着人工智能的兴起和发展,深度学习常被应用在目标检测领域并且取得了不错的效果。本文针对带钢表面缺陷的特点,基于深度学习进行缺陷的检测,具体的研究内容如下:针对带钢表面缺陷样本数量较少的问题,本文提出采用传统数据扩增手段补充缺陷样本,并且为了提高样本的多样性采用DCGAN作为样本扩增的基础算法,通过增加生成网络和判别网络的层数来达到提高生成样本的分辨率的目的,以此生成质量较好的样本。最终经过实验验证表明生成的图像分辨率较高,多样性较好,这也为后期缺陷检测模型进行精准检测的训练打下基础。针对带钢缺陷含有很多微小缺陷容易导致漏检的问题,本文采用Faster R-CNN检测算法为基础对其进行改进,利用ResNet50+FPN的方法来进行特征提取,防止遗漏细微缺陷细节,并且采用ROI Align代替ROI Pooling进行缺陷定位的池化操作,防止因为ROI Pooling的两次量化操作造成位置偏差导致漏检微小的缺陷,最终经过实验验证表明改进的措施相比之前的检测算法有效提高了带钢表面检测的精准度。本文最后设计带钢缺陷检测系统,将本文所研究的内容和结果进行系统化展示,最终方便用户进行上传样本图像进行缺陷检测。
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