【摘 要】
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由于磁瓦缺陷本身对比度、不同缺陷特征不尽相同等原因,传统缺陷检测算法检测效果较差。针对不同缺陷特征的磁瓦缺陷检测的问题,提出了一种基于YOLOv3的磁瓦缺陷检测方法。YO
【机 构】
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湖南理工学院信息科学与工程学院,湖南理工学院机器视觉及人工智能研究中心
【基金项目】
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湖南省研究生科研创新项目资助(CX2018B779,CX2018B776);湖南省教育厅优秀青年项目(18B345);国家自然科学基金(51704115);湖南省自然科学基金面上项目(2019JJ40104)
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由于磁瓦缺陷本身对比度、不同缺陷特征不尽相同等原因,传统缺陷检测算法检测效果较差。针对不同缺陷特征的磁瓦缺陷检测的问题,提出了一种基于YOLOv3的磁瓦缺陷检测方法。YOLOv3借鉴Resnet的残差结构可以很轻松的构建更深的卷积网络,更深的网络可以更好地表达磁瓦缺陷的特征。同时其类似FPN的特征融合思想,可以较好地保证小缺陷样本不会出现特征丢失的情况。基于以上优点,YOLOv3很适合应用于缺陷检测。实验结果表明,该方法在检测效果上不差于基于Resnet101的FasterR-CNN的方法,而且其平均检测
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