【摘 要】
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随着人工智能技术的发展，深度学习已经逐步应用于带钢表面缺陷检测，但是模型训练所需的海量样本及其标注极大地增加了工作量，限制了其广泛应用。将SSD深度学习网络应用至带钢常见缺陷的识别，经过系统的参数优化过程，最终仅在包含1 022个训练样本的小数据集下成功建立了高精度缺陷检测模型，并取得了87.8%的缺陷识别精度。同时，该模型对通卷带钢采集图像检测耗时不足20 s,具有较高的检测效率，为其后续工业推
【机 构】
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东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金重点支持项目（U1808208）;国家自然科学基金国际合作与交流项目（51961130389）； 本钢联合项目（KJB2019010）；
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随着人工智能技术的发展，深度学习已经逐步应用于带钢表面缺陷检测，但是模型训练所需的海量样本及其标注极大地增加了工作量，限制了其广泛应用。将SSD深度学习网络应用至带钢常见缺陷的识别，经过系统的参数优化过程，最终仅在包含1 022个训练样本的小数据集下成功建立了高精度缺陷检测模型，并取得了87.8%的缺陷识别精度。同时，该模型对通卷带钢采集图像检测耗时不足20 s,具有较高的检测效率，为其后续工业推广应用奠定了基础。
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