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冷轧铜带表面缺陷智能识别方法
被引量：
14
1
作者
徐扬欢
王东城
+1 位作者
刘宏民
于华鑫
《中国有色金属学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期2950-2964,共15页
表面质量是冷轧铜带重要质量指标之一。为实现铜带表面缺陷的精准自动检测,首先对常见表面缺陷进行分类,并制作了铜带表面缺陷图像数据集(YSU_CSC);然后,以卷积神经网络EfficientNet为核心,基于迁移学习策略,通过训练实验建立了冷轧铜...
表面质量是冷轧铜带重要质量指标之一。为实现铜带表面缺陷的精准自动检测,首先对常见表面缺陷进行分类,并制作了铜带表面缺陷图像数据集(YSU_CSC);然后,以卷积神经网络EfficientNet为核心,基于迁移学习策略,通过训练实验建立了冷轧铜带表面缺陷智能识别模型,同时与其他三种常用的卷积神经网络缺陷识别结果进行对比。结果表明:该模型的精度较高,准确率达到93.05%,单张缺陷图像平均识别时间为197 ms,综合性能较好,可以满足工程要求;最后,将该模型在测试集上的缺陷识别结果进行可视化,分析了该模型对部分图像识别错误的原因,给出了进一步优化的方向。
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关键词
冷轧铜带
表面缺陷
卷积神经网络
迁移学习
识别模型
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职称材料
题名
冷轧铜带表面缺陷智能识别方法
被引量：
14
1
作者
徐扬欢
王东城
刘宏民
于华鑫
机构
燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
燕山大学亚稳材料制备技术与科学国家重点实验室
出处
《中国有色金属学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期2950-2964,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(52074242)
河北省高端人才和“巨人计划”创新团队资助项目(2019)。
文摘
表面质量是冷轧铜带重要质量指标之一。为实现铜带表面缺陷的精准自动检测,首先对常见表面缺陷进行分类,并制作了铜带表面缺陷图像数据集(YSU_CSC);然后,以卷积神经网络EfficientNet为核心,基于迁移学习策略,通过训练实验建立了冷轧铜带表面缺陷智能识别模型,同时与其他三种常用的卷积神经网络缺陷识别结果进行对比。结果表明:该模型的精度较高,准确率达到93.05%,单张缺陷图像平均识别时间为197 ms,综合性能较好,可以满足工程要求;最后,将该模型在测试集上的缺陷识别结果进行可视化,分析了该模型对部分图像识别错误的原因,给出了进一步优化的方向。
关键词
冷轧铜带
表面缺陷
卷积神经网络
迁移学习
识别模型
Keywords
cold rolling copper strip
surface defects
efficientnet cnn
transfer learning
recognition model
分类号
TF35 [冶金工程—冶金机械及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
冷轧铜带表面缺陷智能识别方法
徐扬欢
王东城
刘宏民
于华鑫
《中国有色金属学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
14
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