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基于锚点集优化的硅片图像缺陷检测方法 被引量:2
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作者 王晓茹 张雪英 +3 位作者 黄丽霞 赵利军 肖方生 王安红 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第10期2770-2776,共7页
为有效解决机器视觉算法识别硅片图像缺陷时存在检测速度慢、准确率低和稳定性差等问题,提出一种锚点集的优化方法。将Faster R-CNN检测网络与ResNet相结合进行特征提取;针对硅片缺陷数据集的特点,从理论上通过期望的定位精度推导一种... 为有效解决机器视觉算法识别硅片图像缺陷时存在检测速度慢、准确率低和稳定性差等问题,提出一种锚点集的优化方法。将Faster R-CNN检测网络与ResNet相结合进行特征提取;针对硅片缺陷数据集的特点,从理论上通过期望的定位精度推导一种优化的锚点集;利用优化后的锚点集训练缺陷检测模型。实验结果表明,所提检测模型识别精度提升至94.1%,检测时间达到160 ms,满足工业检测的需求。 展开更多
关键词 锚点集优化 卷积神经网络 缺陷检测 Faster R-CNN
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