【摘 要】
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针对汽车仪表盘烫印指针缺陷种类多、体积小、检测难度较高等特点,设计一种融合SSD(single shot-multibox detector)与RFCN(region-based fully convolutional networks)的指
【机 构】
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安徽工业大学电气与信息工程学院,马鞍山钢铁股份有限公司设备管理部
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61601004)
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针对汽车仪表盘烫印指针缺陷种类多、体积小、检测难度较高等特点,设计一种融合SSD(single shot-multibox detector)与RFCN(region-based fully convolutional networks)的指针缺陷检测算法。首先,在现场使用Basler相机采集有缺陷指针的照片,并对其进行标注,使用MobileNet网络作为SSD算法的特征提取网络对烫印和未烫印的指针进行分类;然后,对烫印指针的图片进行裁剪,将裁剪的烫印指针图片进行缺陷标注;最后,结合ResNet网络改进R
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