基于深度学习的铝材表面缺陷检测

来源 :华东师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:zmatch
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随着信息技术在工业制造领域的深入应用,工业制造大数据研究正成为实现智能制造、帮助政府指导制造企业转型升级的重要参考依据.在传统的钢铁、铝材等金属制造行业,更是存在生产方式粗放、生产工艺简单等问题.因此,迫切需要利用人工智能等新一代信息技术来改善生产流程,提高生产效率.在使用铝材时,必须检查铝材表面.现有的铝材表面缺陷检测受限于传统人工肉眼检查,十分费力,或基于传统的机器视觉算法,识别率不高,通常不能及时准确地判断出表面瑕疵.为解决这些问题,利用深度学习来进行铝材表面缺陷检测:首先运用两大目标检测算法
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