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卷积神经网络在近几年得到了飞速发展,由于人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元输入,因此使其具有较强的特征学习能力和容错性,目前已广泛应用于包括图像分类与识别在内的大型图像视觉处理领域,并取得了良好的效果。缺陷检测通常是指检测物品表面缺陷,表面缺陷检测是采用先进的机器视觉检测技术,对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差和缺损等缺陷进行检测。由于有时候缺陷部位相对于工件面积来说相对较小,因此检测过程可以分为定位和分类。笔者结合卷积神经网络的特点,仿照目标检测网络YOLOv3提出一套基于卷积神经网络实