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關(guān)鍵詞：缺陷檢測(cè) 支持向量機(jī) 深度學(xué)習(xí) 

摘要：采用提取圖像的紋理、幾何特征并利用支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別的方法,對(duì)寶山鋼鐵現(xiàn)有的連鑄坯表面裂紋、凹陷、夾雜物、氣孔、劃痕等缺陷進(jìn)行分析,缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率為83%.提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)的方法進(jìn)行缺陷檢測(cè).該方法對(duì)裂紋缺陷的檢測(cè)準(zhǔn)確率為93%,對(duì)其他缺陷(由于凹陷、夾雜物、氣孔、劃痕等缺陷數(shù)據(jù)較少,這些缺陷歸為一類)的檢測(cè)準(zhǔn)確率為88%.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用深度學(xué)習(xí)的方法能夠有效檢測(cè)、識(shí)別出具有缺陷的連鑄坯,檢測(cè)準(zhǔn)確率較高.

上海大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版雜志要求:

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