典型文献
基于先验知识与深度学习结合的缺陷检测算法
文献摘要：
为提升零件表面缺陷的检测率与算法的鲁棒性;在目标检测算法中,添加图像增广方法,利用多个图像增广叠加的方式扩大其训练样本;针对深度学习收敛速度慢及很难发现先验知识的缺陷,分别提取4类缺陷的灰度共生矩阵特征值,经分析各类灰度共生矩阵特征对不同特征的区别度,选取区别度最大的特征,将其带入单点多边界框探测器(SSD)算法网络中作为先验知识.结果表明,本文的检测网络在收敛速度及检测效果都有所提升,其检测速度约为9.06帧每秒,满足实时性要求.
文献关键词：
缺陷检测;先验知识;深度学习;图像处理
中图分类号：
作者姓名：
董春超;陈乃建;郑家坤;范振
作者机构：
济南大学机械工程学院,山东济南 250022
文献出处：
引用格式：
[1]董春超;陈乃建;郑家坤;范振-.基于先验知识与深度学习结合的缺陷检测算法)[J].山东工业技术,2022(06):38-45
A类：
B类：
先验知识,缺陷检测,零件,表面缺陷,检测率,目标检测算法,加图,图像增广,训练样本,收敛速度,速度慢,灰度共生矩阵,带入,单点,多边界,边界框,探测器,SSD,法网,测网,检测效果,检测速度,每秒
AB值：
0.405573
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
