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基于支持向量机的钢板表面缺陷检测 被引量：22
1
作者 郭慧 徐威 刘亚菲 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期635-639,共5页
针对钢板缺陷的传统检测方法存在速度慢、工作量大的问题。采用机器视觉的方法,通过采集钢板表面图像信息,由计算机算法处理得到缺陷的特征样本,使用支持向量机提升分类的速度和准确度。试验结果表明,径向基核函数支持向量机方法对钢板... 针对钢板缺陷的传统检测方法存在速度慢、工作量大的问题。采用机器视觉的方法,通过采集钢板表面图像信息,由计算机算法处理得到缺陷的特征样本,使用支持向量机提升分类的速度和准确度。试验结果表明,径向基核函数支持向量机方法对钢板表面各种缺陷的准确识别率达到90%及以上,为钢板表面缺陷检测技术提供了很好的支持。 展开更多
关键词 支持向量机 钢板表面缺陷检测 图像处理
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基于轻量级网络的钢板表面缺陷分类研究 被引量：1
2
作者 闫俊红 龚志成 李忠虎 《计算机仿真》 北大核心 2022年第12期507-512,共6页
由于生产工艺及控制技术的限制,轧制钢板表面易产生几何特征复杂的缺陷,故引入精良的检测方法具有十分重要的意义。提出一种改进后的轻量级网络模型MobileNetV3,首先精简对模型贡献度较低的卷积核通道数,引入额外的卷积层结构提升网络... 由于生产工艺及控制技术的限制,轧制钢板表面易产生几何特征复杂的缺陷,故引入精良的检测方法具有十分重要的意义。提出一种改进后的轻量级网络模型MobileNetV3,首先精简对模型贡献度较低的卷积核通道数,引入额外的卷积层结构提升网络泛化能力,利用迁移学习保留在源域数据集上学习到的模型参数,加速并优化对目标钢板缺陷数据集的学习效率。实验结果表明,改进后的MobileNetV3对目标钢板缺陷数据集的检测精度及相关评价指标上均为最佳,模型参数量仅为原始模型的1/4左右,相较于深层卷积神经网络在资源有限的设备上具备更好的检测效率。 展开更多
关键词 轧制钢板 表面缺陷检测 迁移学习
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