關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí) cnn 缺陷檢測(cè) 特征融合 ssd 

摘要：針對(duì)人工檢測(cè)熱軋鋼帶表面缺陷錯(cuò)漏率高的現(xiàn)狀,提出基于深度學(xué)習(xí)的熱軋鋼帶表面缺陷檢測(cè)方法。根據(jù)檢測(cè)精度和速度的要求,采用深度學(xué)習(xí)SSD網(wǎng)絡(luò)作為改進(jìn)算法框架,并利用交叉特征融合的方法增強(qiáng)低層特征圖的語(yǔ)義信息,從而提高熱軋鋼帶表面缺陷的識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)表明:改進(jìn)后的CroSSD網(wǎng)絡(luò)對(duì)熱軋鋼帶表面小尺寸缺陷檢測(cè)的mAP值達(dá)到73.7,速度達(dá)到40幀/s,相比SSD網(wǎng)絡(luò)有更好的效果,且滿(mǎn)足實(shí)時(shí)檢測(cè)的需求。

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