改进卷积神经网络在工件表面缺陷检测中的应用

桑宏强; 刘雨轩; 刘芬

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改进卷积神经网络在工件表面缺陷检测中的应用

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文章针对传统缺陷检测方法的效率低、易于误检等局限性,结合深度学习算法,提出了一种改进的卷积神经网络(CNN)模型应用于工件表面缺陷检测.在所提出的模型中,将CNN的分类器进行改进,使用AdaBoost构建AdaBoost-SVM级联分类器,其中SVM用作AdaBoost的弱分类器,训练后使得多个弱分类器组合成一个级联强分类器,可以大幅度的提高检测准确率,并进行了实验研究,实验结果表明模型的检测准确率达到97.4％.

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来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2020年第8期|43-47|共5页
作者
桑宏强; 刘雨轩; 刘芬;
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作者单位

天津工业大学机械工程学院天津 300380;

天津工业大学机械工程学院天津 300380;

天津工业大学机械工程学院天津 300380;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械制造工艺;组合机床及其加工;
关键词
CNN; AdaBoost-SVM; 表面缺陷; 缺陷检测; 级联分类器;

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