【摘 要】
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在实际的产品生产当中,由于各种不确定因素的影响,容易导致产品表面出现缺陷,严重影响产品的外观和性能,因此,在线缺陷检测成为了生产过程中必不可少的环节。以机器视觉为基
【基金项目】
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陶瓷洁具素坯机器人打磨修整系统解决方案及应用示范(2015B010919001);汽车部件冲压多机器人协同自动化生产车间(2016B090912002);轮胎模具智能制造单元控制系统(2013JDXM30)
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在实际的产品生产当中,由于各种不确定因素的影响,容易导致产品表面出现缺陷,严重影响产品的外观和性能,因此,在线缺陷检测成为了生产过程中必不可少的环节。以机器视觉为基础方法,分别使用基于SVM机器学习方法和基于Faster R-CNN深度学习方法对透明塑料件进行缺陷的识别与定位,并对两者的检测效果进行比较和分析。实验结果表明,基于Faster R-CNN的缺陷检测方法的准确率为90%,比基于SVM缺陷检测方法高20%,验证了基于深度学习的缺陷检测方法的优越性。
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