【摘 要】
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针对汽车仪表盘指针生产线需要对烫印的指针进行微小缺陷检测的特殊要求,设计了一种融合Yolo、Faster RCNN算法的指针缺陷检测系统.首先,采集生产线上大量指针图片,并选取有
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601004,61472282)
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针对汽车仪表盘指针生产线需要对烫印的指针进行微小缺陷检测的特殊要求,设计了一种融合Yolo、Faster RCNN算法的指针缺陷检测系统.首先,采集生产线上大量指针图片,并选取有缺陷的图片进行指针标注;然后使用Darknet-53网络作为Yolo算法的特征提取网络对指针进行预检测,再对预检测结果进行分类和切割;其次将切割后的图片进行缺陷标注,并结合Inception网络和Resnet网络,改进Faster RCNN的特征提取网络;最后设计一个端到端的指针缺陷检测模型.结果表明:设计的指针缺陷检测系统帧率可
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