基于YOLOv4卷积神经网络的钢材缺陷检测系统

黄如兵; 赵涟漪

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基于YOLOv4卷积神经网络的钢材缺陷检测系统

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为了提升钢材生产质量,设计了一种基于YOLOv4卷积神经网络的钢材缺陷检测系统。钢材缺陷目标检测系统硬件结构主要包括工控机服务器、电动控制模块、工业相机和网络通信装置,软件结构采用YOLOv4目标检测算法模型实现钢材缺陷识别、定位和筛选,产品缺陷主要包括:斑块、点蚀表面、内含物和划痕等缺陷。通过对钢材缺陷检测系统的测试验证表明,系统能根据缺陷特征准确快速地检测识别和定位缺陷目标,能满足企业生产中对钢材缺陷检测的实际需求,在智能制造领域具有一定的应用前景。

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来源
《南阳理工学院学报》 |2022年第4期|83-87|共6页
作者
黄如兵; 赵涟漪;
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作者单位

安徽职业技术学院信息工程学院;

安徽水利水电职业技术学院机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
YOLOv4; 卷积神经网络; 缺陷检测; 工业相机; 钢材;

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