【摘 要】
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针对热轧带钢表面缺陷检测存在的智能化水平低、检测精度低和检测速度慢等问题,本文提出了一种基于自适应全局定位网络（Adaptive global localization network, AGLNet）的深度学习缺陷检测算法.首先,引入了一种残差网络（Residual network, ResNet）与特征金字塔网络（Feature pyramid network, FPN）集成的特征提取结构,减
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.71777173）； 上海科委“科技创新行动计划”高新技术领域项目（No.19511106303）； 中央高校基本业务经费项目资助；
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针对热轧带钢表面缺陷检测存在的智能化水平低、检测精度低和检测速度慢等问题,本文提出了一种基于自适应全局定位网络（Adaptive global localization network, AGLNet）的深度学习缺陷检测算法.首先,引入了一种残差网络（Residual network, ResNet）与特征金字塔网络（Feature pyramid network, FPN）集成的特征提取结构,减少缺陷语义信息在层级传递间的消失;其次,提出基于Tree-structure parzen estimation的自适应树型候选框提取网络（Adaptive treestructure region proposal network, AT-RPN）,无需先验知识的测试积累,避免了人为调参的训练模;最后,引入了全局定位算法（Global localization regression）算法以全局定位的模式在复杂的缺陷检测中实现缺陷更精确定位.本文实现一种快速、准确、更智能化、更适用于实际工业应用的热轧带钢表面缺陷的算法.实验结果表明, AGLNet在NEU-DET热轧带钢表面缺陷数据集上的检测速度保持在11.8fps,平均精度达到了79.90%,优于目前其他深度学习带钢表面缺陷检测算法;另外该算法还具备较强的泛化能力.
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