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基于卷积神经网络的表面缺陷检测方法综述

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近年来,基于深度学习的表面缺陷检测方法成为研究热点,其中卷积神经网络是基于深度学习缺陷检测的主流方法,本文总结了近几年基于卷积神经网络的缺陷检测方法,包括卷积神经网络、自编码神经网络、残差卷积神经网络和全卷积神经网络,介绍这几种网络的特点,以及它们在表面缺陷检测上的应用,并对这些方法进行总结,分析各种方法的优缺点.

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来源
《第十四届全国信号和智能信息处理与应用学术会议》|2021年|432-435|共4页
会议地点北京
作者
ZHAO Feng; 赵丰; ZHANG Xinghui; 张兴会; GAO Huimin; 高慧敏; ZHANG Libo; 张立波;
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作者单位

中国高科技产业化研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
表面缺陷检测; 卷积神经网络; 自编码器; 残差网络; 全卷积神经网络;

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