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表面缺陷是影响热轧钢带质量的重要因素之一.针对热轧钢带的六个典型表面缺陷,提出了一种基于深度学习的表面缺陷分类方法.基于卷积神经网络模型和东北大学的表面缺陷数据集,通过实验验证了该方法的有效性.实验结果表明,表面缺陷识别率高达98.6％,检测速度约为60ms,满足了工业界对精度和速度的要求.
基于轻量化神经网络的多特征融合工件识别与检测方法
【摘 要】
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表面缺陷是影响热轧钢带质量的重要因素之一.针对热轧钢带的六个典型表面缺陷,提出了一种基于深度学习的表面缺陷分类方法.基于卷积神经网络模型和东北大学的表面缺陷数据集,
【机 构】
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延安大学 陕西 延安 716000
【出 处】
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缔客世界
【发表日期】
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2020年11期
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