【摘 要】
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针对传统检测算法对工业铝材表面缺陷识别率不高、对于小缺陷定位不准确等问题,提出改进的Faster RCNN深度学习网络对于铝材表面10种缺陷进行检测。首先,对数据进行增强后,在主干网络加入特征金字塔网络(FPN)结构以加强对小缺陷的特征提取能力,随后用感兴趣区域校准(ROI Align)算法来代替粗糙的感兴趣区域池化(ROI Pooling)算法,获得更准确的缺陷定位信息,最后加入K-means算
【机 构】
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大连海洋大学信息工程学院 大连 116023
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针对传统检测算法对工业铝材表面缺陷识别率不高、对于小缺陷定位不准确等问题,提出改进的Faster RCNN深度学习网络对于铝材表面10种缺陷进行检测。首先,对数据进行增强后,在主干网络加入特征金字塔网络(FPN)结构以加强对小缺陷的特征提取能力,随后用感兴趣区域校准(ROI Align)算法来代替粗糙的感兴趣区域池化(ROI Pooling)算法,获得更准确的缺陷定位信息,最后加入K-means算法对缺陷数据进行聚类,得出更适应铝材缺陷的锚框。实验表明,改进后的网络对铝材表面缺陷检测的平均精度均值(
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