基于深度学习的人造板表面缺陷检测研究

来源 :林产工业 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhaodashu

【摘要】

：

缺陷识别是人造板检测的重要环节,目前大多采用人工检测方法。将一种轻量级的深层神经网络MobileNet与SSD算法结合,使用Inception网络附加到多个特征映射上,构建SSD-MobileNet算法模型用于人造板的缺陷检测,以提高区分不同缺陷的能力。从人造板工厂生产现场获取主要包括粗刨花、水印、砂痕、杂物、胶斑5种缺陷类型的表面缺陷图,制成一个包含3 216张人造板表面缺陷图像的数据集。利用该

【作者】

：

魏智锋肖书浩蒋国璋伍世虔程国飞

【机构】

：

武汉科技大学机械自动化学院冶金装备及其控制教育部重点实验室,武昌首义学院机械与自动化学院,中山火炬职业技术学院

【出处】

：

林产工业

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

人造板表面缺陷 SSD-MobileNet 卷积神经网络深度学习检测 Wood-based panels Surface defects SSD-Mobi

【基金项目】

：

基于机器视觉的人造板非平面缺陷检测(51874217),广东省普通高校青年创新人才类项目(2018GkQNCX049),中山市社会公益科技研究项目(2018B1113),国家自然科学基金(31670561)

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