基于两种U型网络的钢铁图像缺陷检测方法对比

师伟婕; 黄静静; 王茂发

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基于两种U型网络的钢铁图像缺陷检测方法对比

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针对钢铁图像缺陷检测问题,使用U型的深度学习神经网络模型U-Net和Res-UNet对有缺陷的钢铁图像进行图像分割.通过python对钢铁图像进行数据统计,分析每类缺陷占比,以及缺陷数量与缺陷面积的关系.通过数据生成器依次将数据输入U-Net和Res-UNet模型,对比在相同损失函数下的Tversky系数和损失率.实验结果表明,Res-UNet模型的Tversky系数优于U-Net模型,且Res-UNet模型损失率低于U-Net模型,Res-UNet模型可以更准确地预测钢铁缺陷位置和缺陷类别.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2021年第1期|63-68|共6页
作者
师伟婕; 黄静静; 王茂发;
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作者单位

北京信息科技大学理学院北京100192;

北京信息科技大学理学院北京100192;

桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
U-Net; Res-UNet; 图像分割; 钢铁缺陷;

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