基于改進Faster R-CNN的面板缺陷檢測算法
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aetmagazine
文檔大小:935 K
標簽: 面板缺陷 Faster R-CNN 目標檢測
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文檔介紹:針對面板表面缺陷檢測存在精度低、效率低等問題,提出了一種基于Faster R-CNN的優(yōu)化缺陷檢測的算法。該方法通過在特征融合層添加不降維的局部自適應(yīng)跨通道卷積,以增加通道交叉的特征映射;且在骨干特征提取網(wǎng)絡(luò)后加入CBAM注意力網(wǎng)絡(luò),從而捕獲特征圖的長期特征依賴關(guān)系。并分析了缺陷數(shù)據(jù)集樣本寬高比的差異性,設(shè)定錨框生成大小,結(jié)合DIoU-NMS建議框篩選機制以提升先驗框與目標框的匹配率。實驗結(jié)果表明,優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)模型的精確率與識別率均得到很大提升。
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