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基于机器视觉的铝材表面缺陷检测研究
【摘 要】
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表面缺陷检测技术作为产品质量控制过程中的重要环节,可以有效地提高铝材的产品质量和生产效率。传统的机器视觉检测方法依赖于特征提取器的设计,特征提取器的性能决定了检测方法的性能,然而人工设计的特征提取器,提取能力比较单一,容易漏掉许多有用的特征。作为机器学习的一个特殊分支,深度学习具有自动学习特征的能力,而且可以同时检测到关于目标的多方位信息,以对缺陷进行定性、定量分析。但是工业缺陷检测领域普遍存在数
【出 处】
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陕西科技大学
【发表日期】
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2021年01期
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