【摘 要】
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介绍了集成学习算法的原理和应用,针对工业现场特别是带钢表面状态的特殊性,即具备正常带钢表面,又含有不影响使用的伪缺陷带钢表面以及含有真实缺陷的带钢表面这一复杂现象,提出了一种基于集成学习算法进行缺陷过滤并结合多尺度卷积、特征金字塔与视觉注意力机制和传统特征的深度学习网络算法模型。通过对比验证,集成学习算法具有较高的准确性和鲁棒性,能够满足工业现场需求。
【机 构】
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宝山钢铁股份有限公司中央研究院,宝山钢铁股份有限公司冷轧厂
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介绍了集成学习算法的原理和应用,针对工业现场特别是带钢表面状态的特殊性,即具备正常带钢表面,又含有不影响使用的伪缺陷带钢表面以及含有真实缺陷的带钢表面这一复杂现象,提出了一种基于集成学习算法进行缺陷过滤并结合多尺度卷积、特征金字塔与视觉注意力机制和传统特征的深度学习网络算法模型。通过对比验证,集成学习算法具有较高的准确性和鲁棒性,能够满足工业现场需求。
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