基于浅层神经网络的带钢缺陷检测方法  

作　　者：王萌 

机构地区：[1]唐山工业职业技术学院,河北唐山063000

出　　处：《产业创新研究》2022年第4期87-89,共3页Industrial Innovation

基　　金：河北省高等学校科学技术研究项目“基于深度学习的冷轧带钢表面缺陷检测系统研究”(课题编号:ZC2021254)。

摘　　要：带钢表面缺陷对产品的质量有较高的影响,所以被高度重视。传统的目视检测方法由于运行速度慢,检测精度差不能满足现代化带钢生产的要求,所以目前流行的基于深度学习方法的带钢缺陷检测仍然在检测精度和效率上有很大改进空间。本文提出了一种浅层神经网络的带钢缺陷检测方法,可以高效完成带钢缺陷检测任务。在东北大学公布的带钢数据集上得到90%以上的检测精度,可以被用于实际带钢缺陷检测项目。

关 键 词：带钢 缺陷检测 深度学习 神经网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程] TG115[金属学及工艺—物理冶金]