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基于编码器解码器的铁氧体零件缺陷检测
文献摘要：
为了提升铁氧体零件缺陷检测的精度和自动化程度,本文使用了一种基于编码器解码器网络的铁氧体零件缺陷检测方法.根据铁氧体零件自身形状特点,设计了一种基于ResNet的编码器解码器网络,通过约800张600×600分辨率的铁氧体零件图像训练该网络,在验证集上像素分类准确率达到99.2％,平均交并比达到86.5％.该模型是一种端到端的网络,在测试阶段,通过模型推理,对零件的缺陷进行定位.该方法的检测精度可以达到5.8μm,满足工业检测的精度要求.
文献关键词：
全卷积网络;铁氧体零件;深度学习;编码器解码器;缺陷检测
中图分类号：
作者姓名：
李子豪;董清宇;刘毅;严小军
作者机构：
北京航天控制仪器研究所,北京100854
文献出处：
引用格式：
[1]李子豪;董清宇;刘毅;严小军-.基于编码器解码器的铁氧体零件缺陷检测)[J].航天制造技术,2022(06):56-61
A类：
编码器解码器,铁氧体零件
B类：
缺陷检测方法,身形,形状特点,ResNet,零件图,图像训练,验证集,像素分类,分类准确率,平均交并比,比达,端到端,测试阶段,模型推理,陷进,检测精度,工业检测,精度要求,全卷积网络
AB值：
0.236658
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