【摘 要】
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文章针对传统缺陷检测方法的效率低、易于误检等局限性,结合深度学习算法,提出了一种改进的卷积神经网络(CNN)模型应用于工件表面缺陷检测。在所提出的模型中,将CNN的分类器
【基金项目】
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河北省科技计划项目(16211803D),天津市自然科学基金(18JCZDJC40100),天津市高等学校创新团队培养计划(TD13-5037)
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文章针对传统缺陷检测方法的效率低、易于误检等局限性,结合深度学习算法,提出了一种改进的卷积神经网络(CNN)模型应用于工件表面缺陷检测。在所提出的模型中,将CNN的分类器进行改进,使用AdaBoost构建AdaBoost-SVM级联分类器,其中SVM用作AdaBoost的弱分类器,训练后使得多个弱分类器组合成一个级联强分类器,可以大幅度的提高检测准确率,并进行了实验研究,实验结果表明模型的检测准确率达到97.4%。
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