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中厚板表面覆盖着大量氧化铁皮,传统基于特征提取的表面缺陷识别方法产生大量的误报。本文将深度学习方法应用于中厚板表面缺陷识别,使识别率得到了很大提高。通过采用基于分层的训练、差异化学习率的训练方法,将卷积神经网络应用于小样本集合的中厚板表面缺陷识别中。通过将本文所提方法应用于某钢厂的中厚板表面缺陷检测,取得了90%的缺陷识别率,相对于传统方法有了较大的提升。