【摘 要】
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为检测生产线中产品的表面缺陷,提出了一种基于Faster R-CNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)的缺陷检测方法,用于识别缺陷类型及标记出缺陷位置。预处理
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室; 贵州省公共大数据重点实验室(贵州大学);
【基金项目】
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国家973计划资助项目(2015CB856001);贵州省科技重大专项计划资助项目([2017]3004)
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为检测生产线中产品的表面缺陷,提出了一种基于Faster R-CNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)的缺陷检测方法,用于识别缺陷类型及标记出缺陷位置。预处理阶段提出区域规划方法粗略裁剪出缺陷主体,避免大量冗余窗口的产生,提升了检测速度和精度,并结合数据扩充方法增加图像数量,划分K折交叉验证(K-Fold Cross Validation)数据集,改善算法的鲁棒性;将稀疏滤波思想融入卷积神经网络,提取双重深度特征作为Faster R-CNN网络的输入,提升了Faster R-CNN位置检测和识别的精度。通过油辣椒灌装生产线的封盖面典型缺陷检测验证了该方法的可行性。
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