基于小样本学习的钢板表面缺陷检测技术

李钧正; 殷子玉; 乐心怡

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基于小样本学习的钢板表面缺陷检测技术

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近年来,数据驱动的缺陷检测技术在工业部门得到了初步应用,提升了生产智能化的水平,但是受制于训练样本不足、检测精度较低的问题,这种方法目前仍然难以进一步推广.因此,本文提出了一种数据驱动的钢板表面缺陷检测技术.针对训练样本不足的问题,采取数据增强方法增广数据集.针对检测精度较低的问题,采取层次结构模型方法提升缺陷检出率.试验证明,所提出的方法能有效检出缺陷,并且已经在生产线上部署,其准确率在95％以上.

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来源
《航空科学技术》 |2021年第6期|65-70|共6页
作者
李钧正; 殷子玉; 乐心怡;
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作者单位

上海交通大学上海 200240;

广州软件学院广东广州 510990;

上海交通大学上海 200240;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
缺陷检测; 卷积神经网络; 层次结构模型; 数据增强; 小样本学习;

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