【摘 要】
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采用提取图像的纹理、几何特征并利用支持向量机(support vector machine,SVM)进行检测和识别的方法,对宝山钢铁现有的连铸坯表面裂纹、凹陷、夹杂物、气孔、划痕等缺陷进行
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,上海金艺检测技术有限公司
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采用提取图像的纹理、几何特征并利用支持向量机(support vector machine,SVM)进行检测和识别的方法,对宝山钢铁现有的连铸坯表面裂纹、凹陷、夹杂物、气孔、划痕等缺陷进行分析,缺陷检测准确率为83%.提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的方法进行缺陷检测.该方法对裂纹缺陷的检测准确率为93%,对其他缺陷(由于凹陷、夹杂物、气孔、划痕等缺陷数据较少,这些缺陷归为一类)的检测准确率为88%.实验结果表明,采用深度学习的方法能够有效检测、
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