基于改进Deeplabv3+网络的线缆表面缺陷检测研究

陈亮; 杨贤昭; 刘惠康

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基于改进Deeplabv3+网络的线缆表面缺陷检测研究

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为了提高线缆表面缺陷检测正确率,本文提出一种改进Deeplabv3+网络的图像分割方法并将其应用于线缆表面缺陷检测.该方法基于Deeplabv3+网络骨架不变,将空间金字塔结构由4个空洞卷积改为8个空洞卷积并在其后增加1×1的卷积环节;同时在解码融合后用一个并联结构来减少整个网络传输过程的信息丢失.利用改进的算法对线缆表面缺陷图片数据集训练和测试,结果表明改进算法在准确度和平均交并比(MIOU)较原始的Deeplabv3+分析效果更好;相较于边缘分割和阈值分割等算法,改进算法提高了线缆表面缺陷检测的准确率.

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来源
《高技术通讯》 |2021年第9期|986-992|共7页
作者
陈亮; 杨贤昭; 刘惠康;
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作者单位

武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉 430081;

武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉 430081;

武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉 430081;

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正文语种 chi
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关键词
线缆表面缺陷; Deeplabv3+; 空洞卷积; 并联结构; 准确度;

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