【摘 要】
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为了提高线缆表面缺陷检测正确率,本文提出一种改进Deeplabv3+网络的图像分割方法并将其应用于线缆表面缺陷检测。该方法基于Deeplabv3+网络骨架不变,将空间金字塔结构由4个空洞卷积改为8个空洞卷积并在其后增加1×1的卷积环节;同时在解码融合后用一个并联结构来减少整个网络传输过程的信息丢失。利用改进的算法对线缆表面缺陷图片数据集训练和测试,结果表明改进算法在准确度和平均交并比(MIOU)较
【机 构】
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武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0805100),国家自然科学基金(61703314)资助项目。
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为了提高线缆表面缺陷检测正确率,本文提出一种改进Deeplabv3+网络的图像分割方法并将其应用于线缆表面缺陷检测。该方法基于Deeplabv3+网络骨架不变,将空间金字塔结构由4个空洞卷积改为8个空洞卷积并在其后增加1×1的卷积环节;同时在解码融合后用一个并联结构来减少整个网络传输过程的信息丢失。利用改进的算法对线缆表面缺陷图片数据集训练和测试,结果表明改进算法在准确度和平均交并比(MIOU)较原始的Deeplabv3+分析效果更好;相较于边缘分割和阈值分割等算法,改进算法提高了线缆表面缺陷检测的
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