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基于轻量级卷积神经网络的带钢表面缺陷识别
被引量：
13
1
作者
李丹
王慢慢
+1 位作者
刘俊德
陈凤
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期240-248,共9页
带钢表面缺陷识别对促进带钢生产质量提升至关重要。然而传统的图像处理与识别方法存在精度不高、且容易受到光线等因素影响;而新兴的基于深度学习的算法,则存在模型参数量大且难以部署等问题,无法在实际生产中得到广泛应用。本文提出...
带钢表面缺陷识别对促进带钢生产质量提升至关重要。然而传统的图像处理与识别方法存在精度不高、且容易受到光线等因素影响;而新兴的基于深度学习的算法,则存在模型参数量大且难以部署等问题,无法在实际生产中得到广泛应用。本文提出了一种轻量级部分深度混合可分离网络(PDMSNet)用于解决以上问题,由于其模型小以及浮点型运算(FLOPs)少更易于部署在资源受限的平台。采用标准的带钢表面缺陷数据集NEU-CLS的测试结果表明,与其他缺陷分类器相比,在带钢表面缺陷检测方面,本文所提出的模型性能更加优越。识别准确率达到了99.78%,而参数量只有0.17 M以及272 M FLOPs,在单一低端的GeForce MX250图形处理单元(GPU)识别一张图片平均时间为0.47 ms,可以满足工业现场实时检测的要求。
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关键词
带钢表面缺陷分类
轻量级网络
深度混合可分离
模块
部分
拼接
模块
下载PDF
职称材料
题名
基于轻量级卷积神经网络的带钢表面缺陷识别
被引量：
13
1
作者
李丹
王慢慢
刘俊德
陈凤
机构
安徽工业大学电气与信息工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期240-248,共9页
基金
安徽省自然科学基金(2108085MF225)项目资助。
文摘
带钢表面缺陷识别对促进带钢生产质量提升至关重要。然而传统的图像处理与识别方法存在精度不高、且容易受到光线等因素影响;而新兴的基于深度学习的算法,则存在模型参数量大且难以部署等问题,无法在实际生产中得到广泛应用。本文提出了一种轻量级部分深度混合可分离网络(PDMSNet)用于解决以上问题,由于其模型小以及浮点型运算(FLOPs)少更易于部署在资源受限的平台。采用标准的带钢表面缺陷数据集NEU-CLS的测试结果表明,与其他缺陷分类器相比,在带钢表面缺陷检测方面,本文所提出的模型性能更加优越。识别准确率达到了99.78%,而参数量只有0.17 M以及272 M FLOPs,在单一低端的GeForce MX250图形处理单元(GPU)识别一张图片平均时间为0.47 ms,可以满足工业现场实时检测的要求。
关键词
带钢表面缺陷分类
轻量级网络
深度混合可分离
模块
部分
拼接
模块
Keywords
classification of steel surface defects
lightweight network
depth mixture separable module
partial splicing module
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH164 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轻量级卷积神经网络的带钢表面缺陷识别
李丹
王慢慢
刘俊德
陈凤
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
13
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职称材料
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