样本限制场景下金属板带材表面缺陷分类研究

刘梦婕; 王剑平; 张果; 王海云; 罗付华

首页> 中文期刊> 《光电子．激光》 >样本限制场景下金属板带材表面缺陷分类研究

样本限制场景下金属板带材表面缺陷分类研究

开具论文收录证明 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

深度学习在金属板带材表面缺陷检测中取得良好的检测效果,但随着网络层数的增加,针对较小样本的金属板带材表面缺陷数据集训练数据容易出现过拟合现象的问题,为此将残差网络与迁移学习结合提出了一种融合多层次缺陷特征的图像分类算法。该算法采用残差网络模块逐层提取金属表面缺陷特征,获得丰富的位置信息和语义信息缺陷特征的特征图,后续利用分类网络基于该融合特征图得到最终分类结果,同时对特征提取网络进行迁移学习,增加网络泛化能力,优化分类精度。利用钢带表面缺陷检测数据集评估本文算法性能,实验结果表明,提出的算法具有较好的分类效果,优于其他缺陷分类算法,分类准确率可达到99.07%,同时本文所提算法具有良好的抗噪性和泛化性,在金属板带材表面缺陷智能检测中具有较好的应用价值。

著录项

来源
《光电子．激光》 |2021年第7期|711-718|共8页
作者
刘梦婕; 王剑平; 张果; 王海云; 罗付华;
展开▼
作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

云南昆明650500;

攀钢集团攀枝花钢钒有限公司热轧板厂;

四川攀枝花617023;

展开▼
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
缺陷分类; 小样本; 残差网络; 迁移学习;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 融合多层次特征Faster R-CNN的金属板带材表面缺陷检测研究 [J] . 王海云 ,王剑平 ,罗付华 . 机械科学与技术 . 2021,第2期
2. 金属板带材表面缺陷自适应检测方法 [J] . 周汇 ,曹坤 ,邢青青 . 有色金属加工 . 2020,第4期
3. 铝加工材的表面缺陷分类（下） [J] . 赵滨安 ,种吴明 . 铝加工 . 1994,第1期
4. 自监督学习下小样本遥感图像场景分类 [J] . 张睿 ,杨义鑫 ,李阳 . 中国图象图形学报 . 2022,第11期
5. 改进关系网络的小样本带钢表面缺陷分类方法 [J] . 薛文亮 ,靳伍银 ,王全 . 电子测量技术 . 2021,第19期
6. 有色金属板带箔材轧制工艺润滑油的开发与应用 [C] . 党兰生 ,徐京民 . 中国工程院化工、冶金与材料工程学部第五届学术会议 . 2005
7. 基于机器视觉的板带材表面缺陷检测与分类研究 [A] . 周豪腾 . 2018

样本限制场景下金属板带材表面缺陷分类研究

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅