【摘 要】
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铝型材加工过程中出现的表面缺陷种类多、大小差距大、随机性强,导致常规的目标检测算法难以快速准确定位识别。针对这一问题,提出一种基于Faster R-CNN的改进算法。通过对Faster R-CNN引入特征金字塔结构(feature pyramid networks,FPN)改变,使用可变形卷积网络(deformable convolution net,DCN)优化特征提取。改进后模型对小像素缺陷识
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,北京100192
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
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铝型材加工过程中出现的表面缺陷种类多、大小差距大、随机性强,导致常规的目标检测算法难以快速准确定位识别。针对这一问题,提出一种基于Faster R-CNN的改进算法。通过对Faster R-CNN引入特征金字塔结构(feature pyramid networks,FPN)改变,使用可变形卷积网络(deformable convolution net,DCN)优化特征提取。改进后模型对小像素缺陷识别能力显著提高,综合检测速度快,特征选框大小准确度高。将改进算法在验证集和测试集进行实验,结果表明,改进
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