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基于计算机视觉塑料成型缺陷多维检测的研究
被引量：
2
1
作者
汤光恒
邓海波
汤大昶
《塑料科技》
CAS
北大核心
2020年第7期48-51,共4页
基于计算机视觉提出塑料成型缺陷多维检测模型,设计可捕获细致多维度缺陷特征的残差模块1和捕获抽象缺陷语义特征的残差模块2,将其依次叠加应用于模型残差网络中;设计改进版的空间金字塔池化,通过5个多尺寸窗口捕获55维塑料特征向量。...
基于计算机视觉提出塑料成型缺陷多维检测模型,设计可捕获细致多维度缺陷特征的残差模块1和捕获抽象缺陷语义特征的残差模块2,将其依次叠加应用于模型残差网络中;设计改进版的空间金字塔池化,通过5个多尺寸窗口捕获55维塑料特征向量。研究表明:应用图像拼接数据增强方式和单缺陷优化方式可增强模型缺陷检测泛化能力,解决单缺陷检测性能差的问题。塑料成型缺陷多维检测模型对形成气泡缺陷、烧焦缺陷、开裂缺陷、变形缺陷、收缩缺陷和正常状态的检测准确率分别为0.98、0.99、0.99、0.97、0.98和0.98。
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关键词
塑料
缺陷检测
残差网络
空间金字塔池化
原文传递
题名
基于计算机视觉塑料成型缺陷多维检测的研究
被引量：
2
1
作者
汤光恒
邓海波
汤大昶
机构
湖北职业技术学院
出处
《塑料科技》
CAS
北大核心
2020年第7期48-51,共4页
文摘
基于计算机视觉提出塑料成型缺陷多维检测模型,设计可捕获细致多维度缺陷特征的残差模块1和捕获抽象缺陷语义特征的残差模块2,将其依次叠加应用于模型残差网络中;设计改进版的空间金字塔池化,通过5个多尺寸窗口捕获55维塑料特征向量。研究表明:应用图像拼接数据增强方式和单缺陷优化方式可增强模型缺陷检测泛化能力,解决单缺陷检测性能差的问题。塑料成型缺陷多维检测模型对形成气泡缺陷、烧焦缺陷、开裂缺陷、变形缺陷、收缩缺陷和正常状态的检测准确率分别为0.98、0.99、0.99、0.97、0.98和0.98。
关键词
塑料
缺陷检测
残差网络
空间金字塔池化
Keywords
Plastic
Defect detection
Residual network
Spatial pyramid pooling
分类号
TP619.6 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于计算机视觉塑料成型缺陷多维检测的研究
汤光恒
邓海波
汤大昶
《塑料科技》
CAS
北大核心
2020
2
原文传递
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