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基于深度学习的金属材料表面缺陷检测综述
被引量:
10
1
作者
李宗祐
高春艳
+1 位作者
吕晓玲
张明路
《制造技术与机床》
北大核心
2023年第6期61-67,共7页
表面缺陷检测是产品质量检测的关键环节,近年来随着深度学习技术的迅速发展,金属材料表面缺陷检测技术大幅提升。对近几年基于深度学习的金属材料表面缺陷检测方法进行了梳理和分析,并从监督方法、无监督方法以及弱监督方法 3个方面对...
表面缺陷检测是产品质量检测的关键环节,近年来随着深度学习技术的迅速发展,金属材料表面缺陷检测技术大幅提升。对近几年基于深度学习的金属材料表面缺陷检测方法进行了梳理和分析,并从监督方法、无监督方法以及弱监督方法 3个方面对比论述了近年来的研究现状及应用效果。最后系统总结了金属材料表面缺陷检测中的关键问题及解决方法。结合工业需求,对表面缺陷检测的进一步发展进行了思考与展望。
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关键词
表面缺陷检测
深度学习
卷积神经网络
金属材料
图像处理
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职称材料
题名
基于深度学习的金属材料表面缺陷检测综述
被引量:
10
1
作者
李宗祐
高春艳
吕晓玲
张明路
机构
河北工业大学机械工程学院
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2023年第6期61-67,共7页
基金
国家自然科学基金重点项目(U1913211)。
文摘
表面缺陷检测是产品质量检测的关键环节,近年来随着深度学习技术的迅速发展,金属材料表面缺陷检测技术大幅提升。对近几年基于深度学习的金属材料表面缺陷检测方法进行了梳理和分析,并从监督方法、无监督方法以及弱监督方法 3个方面对比论述了近年来的研究现状及应用效果。最后系统总结了金属材料表面缺陷检测中的关键问题及解决方法。结合工业需求,对表面缺陷检测的进一步发展进行了思考与展望。
关键词
表面缺陷检测
深度学习
卷积神经网络
金属材料
图像处理
Keywords
surface defect detection
deep learning
convolutional neural network
metal materials
image processing
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
基于深度学习的金属材料表面缺陷检测综述
李宗祐
高春艳
吕晓玲
张明路
《制造技术与机床》
北大核心
2023
10
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