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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
1
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。
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关键词
锚点集优化
卷积神经网络
缺陷检测
Faster
R-CNN
下载PDF
职称材料
题名
基于锚点集优化的硅片图像缺陷检测方法
被引量:
2
1
作者
王晓茹
张雪英
黄丽霞
赵利军
肖方生
王安红
机构
太原理工大学信息与计算机学院
太原科技大学电子信息学院
中国电子科技集团公司第二研究所
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第10期2770-2776,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61672373)
山西省科技成果转化引导专项基金项目(201804D131035)。
文摘
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。
关键词
锚点集优化
卷积神经网络
缺陷检测
Faster
R-CNN
Keywords
optimization of anchor-sets
convolutional neural network
defect detection
Faster R-CNN
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于锚点集优化的硅片图像缺陷检测方法
王晓茹
张雪英
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
2
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