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一种基于深度学习的热轧带钢表面缺陷检测方法[发明专利]

来源:好走旅游网
专利内容由知识产权出版社提供

专利名称:一种基于深度学习的热轧带钢表面缺陷检测方法专利类型:发明专利发明人:李维刚,叶欣,赵云涛申请号:CN2019109204.6申请日:20190923公开号:CN110660052A公开日:20200107

摘要:本发明公开了一种基于深度学习的热轧带钢表面缺陷检测方法。它包括:1、构建数据集,对所有图片进行标记,记录所有缺陷目标的位置、类别信息;2、使用加权K‑means算法聚类,得到检测所需的先验框参数;聚类前根据特征图层对应的预设点计算样本权重;3、构建改进的YOLOv3算法网络模型;将FPN中上一个检测层的输出上采样,与增加了残差单元的浅层输出融合,经卷积后形成新的特征图层;4、设置迭代次数,使用Adam优化器优化网络参数;5、对训练集进行训练,保存训练后的模型及参数;6、使用保存的模型及参数对测试集进行检测,得到模型的检测精度、检测速度。该检测方法可提高热轧带钢表面缺陷的检测精度和检测速度。

申请人:武汉科技大学

地址:430081 湖北省武汉市青山区和平大道947号

国籍:CN

代理机构:上海精晟知识产权代理有限公司

代理人:肖爱华

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