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中厚板表面缺陷检测关键技术的研究与应用
文章作者:邓能辉等
出处: 冶金自动化2021年第6期
作者单位: 北京科技大学设计研究院有限公司
参考文献:
关键词:中厚板缺陷;表面检测;GAWOTSU;InceptionResnetv2;迁移学习
摘要:中厚板材在轧制过程中存在表面缺陷种类多、背景复杂的问题。为了能够实时准确地检测中厚板表面缺陷,首先设计了基于遗传算法-加权大津法(weighted OTSU method based on genetic algorithm,GAW OTSU)来实现缺陷感兴趣区域(region of interest,ROI)的提取,通过对类间方差函数进行加权优化,并采用遗传算法寻找最优阈值,分割出缺陷候选区;然后基于InceptionResnetv2模型进行迁移学习,并通过样本扩增、加权损失等处理手段,提升模型的分类准确率及泛化能力。结果表明,该检测方法对中厚板表面常见缺陷的平均检出率大于98%,平均识别率大于88%。
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