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基于级联神经网络的型钢表面缺陷检测算法
被引量:
2
1
作者
于海涛
李健升
+4 位作者
刘亚姣
李福龙
王江
张春晖
于利峰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第1期232-241,共10页
深度学习在缺陷检测方面具有优越性能,然而在工业应用过程中由于缺陷概率低,无缺陷图像的检测过程占据了大部分计算时间,严重限制了整体上的有效检测速度。针对上述问题,提出一种基于级联网络的型钢表面缺陷检测算法SDNet。该算法分为...
深度学习在缺陷检测方面具有优越性能,然而在工业应用过程中由于缺陷概率低,无缺陷图像的检测过程占据了大部分计算时间,严重限制了整体上的有效检测速度。针对上述问题,提出一种基于级联网络的型钢表面缺陷检测算法SDNet。该算法分为两个阶段:预检阶段和精检阶段。预检阶段采用基于深度可分离卷积(DSC)以及多尺度并行卷积的轻量化ResNet预检网络,判断型钢表面图像是否存在缺陷;精检阶段以YOLOv3作为基准网络对图像中的缺陷进行准确分类与定位,并在主干特征提取网络以及预测分支中引入改进空洞空间金字塔池化(ASPP)模块以及对偶注意力模块,以提升网络的检测性能。实验结果表明,SDNet在1 024像素×1 024像素图像上的检测速度达到每秒120.63帧,准确率达到92.1%。与原YOLOv3算法相比,所提算法的检测速度是原YOLOv3算法的3.7倍,检测精度提高了10.4个百分点,可应用于型钢表面缺陷的快速检测。
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关键词
缺陷检测
级联神经网络
ResNet
YOLOv3
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职称材料
题名
基于级联神经网络的型钢表面缺陷检测算法
被引量:
2
1
作者
于海涛
李健升
刘亚姣
李福龙
王江
张春晖
于利峰
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
河北津西钢铁集团股份有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第1期232-241,共10页
基金
天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC18800)。
文摘
深度学习在缺陷检测方面具有优越性能,然而在工业应用过程中由于缺陷概率低,无缺陷图像的检测过程占据了大部分计算时间,严重限制了整体上的有效检测速度。针对上述问题,提出一种基于级联网络的型钢表面缺陷检测算法SDNet。该算法分为两个阶段:预检阶段和精检阶段。预检阶段采用基于深度可分离卷积(DSC)以及多尺度并行卷积的轻量化ResNet预检网络,判断型钢表面图像是否存在缺陷;精检阶段以YOLOv3作为基准网络对图像中的缺陷进行准确分类与定位,并在主干特征提取网络以及预测分支中引入改进空洞空间金字塔池化(ASPP)模块以及对偶注意力模块,以提升网络的检测性能。实验结果表明,SDNet在1 024像素×1 024像素图像上的检测速度达到每秒120.63帧,准确率达到92.1%。与原YOLOv3算法相比,所提算法的检测速度是原YOLOv3算法的3.7倍,检测精度提高了10.4个百分点,可应用于型钢表面缺陷的快速检测。
关键词
缺陷检测
级联神经网络
ResNet
YOLOv3
Keywords
defect detection
cascade neural network
ResNet
YOLOv3
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于级联神经网络的型钢表面缺陷检测算法
于海涛
李健升
刘亚姣
李福龙
王江
张春晖
于利峰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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