【摘 要】
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为了提高药片外观缺陷检测效率,提出一种使用深度学习进行药片外观缺陷检测的基于像素分类的图像语义分割方法 .首先,利用全卷积神经网络对预处理后的样本数据集进行训练,提取药片外观的缺陷特征,然后,采用像素精度和交并比来评估模型分割的精确度,最后,使用训练得到的模型分割出药片的缺陷位置并加以语义的描述.实验结果 表明,该方法 应用在药片外观缺陷检测中有较高的检测精确度,对其他产品的外观缺陷检测具有很好的参考作用.
【机 构】
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佛山科学技术学院机电工程与自动化学院,广东佛山528000
【出 处】
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佛山科学技术学院学报（自然科学版）
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为了提高药片外观缺陷检测效率,提出一种使用深度学习进行药片外观缺陷检测的基于像素分类的图像语义分割方法 .首先,利用全卷积神经网络对预处理后的样本数据集进行训练,提取药片外观的缺陷特征,然后,采用像素精度和交并比来评估模型分割的精确度,最后,使用训练得到的模型分割出药片的缺陷位置并加以语义的描述.实验结果 表明,该方法 应用在药片外观缺陷检测中有较高的检测精确度,对其他产品的外观缺陷检测具有很好的参考作用.
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