基于Faster R-CNN的零件表面缺陷检测算法

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 22次 | 上传用户：mazipeng

【摘要】

：

针对人工和传统自动化算法检测发动机零件表面缺陷中准确率和效率低下,无法满足智能制造需求问题,提出了一种基于深度学习的检测算法.以Faster R-CNN深度学习算法为算法框架,引入聚类理论来确定anchor方案,通过对比k-meansII和CURE聚类算法生成anchor对检测结果的影响,提出了基于聚类生成anchor方案的Faster R-CNN的零件表面缺陷检测算法,并引入多级ROI池化层结构

【作者】

：

黄凤荣李杨郭兰申钱法朱雨晨

【机构】

：

河北工业大学机械工程学院

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

表面缺陷检测卷积神经网络深度学习快速区域卷积神经网络聚类算法 surface defect detectionconvolutional neural

【基金项目】

：

国家自然科学基金(51305124,61973333),天津市自然科学基金(16JCYBJC19100,17JCTPJC53700)

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