【摘 要】
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针对人工难以实现熊猫型保偏光纤的缺陷检测问题,提出了一种小样本下基于卷积特征的图像检测方法。首先针对光纤缺陷特征将Inception V3模型微调,使用微调后模型提取光纤的20
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(61805055)
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针对人工难以实现熊猫型保偏光纤的缺陷检测问题,提出了一种小样本下基于卷积特征的图像检测方法。首先针对光纤缺陷特征将Inception V3模型微调,使用微调后模型提取光纤的2048维卷积特征;其次使用主元分析法将2048维特征降为74维;最后使用降维后的特征训练支持向量机分类器,同时使用粒子群算法对分类器参数寻优,实现对光纤缺陷的识别与分类。经实验证明,该方法对光纤涂覆层微小缺陷的识别率达到97%,涂覆层局部损伤和严重破损的识别率达到100%,对降低光纤环绕制中原纤损失、提升光纤环的精密性、研究光纤缺陷对
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