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改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测
1
作者
冷岳峰
刘正
+1 位作者
徐宝祎
李志轩
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第1期75-83,共9页
钢材表面缺陷检测是工业生产中至关重要的一项检测工作,针对钢材表面缺陷检测中漏检以及对于细小缺陷检测精度不佳等问题,提出了一种改进Faster R-CNN算法。在FPN(Feature pyramid networks)与RPN(Region proposal network)之间引入特...
钢材表面缺陷检测是工业生产中至关重要的一项检测工作,针对钢材表面缺陷检测中漏检以及对于细小缺陷检测精度不佳等问题,提出了一种改进Faster R-CNN算法。在FPN(Feature pyramid networks)与RPN(Region proposal network)之间引入特征融合模块与轻量化通道注意力模块,增加模型对精细特征的捕捉能力。改进模型在NEU-DET数据集上的实验结果显示,最终mAP(Mean average precision,记为m_(AP))值为80.2%,比原始模型提高了12.6%,FPS提高了40.9%。该算法能够有效提升钢材表面缺陷的检测精度,为钢材表面缺陷自动检测提供参考。
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关键词
缺陷检测
特征融合
通道注意力机制
改进Faster
R-CNN算法
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职称材料
题名
改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测
1
作者
冷岳峰
刘正
徐宝祎
李志轩
机构
辽宁工程技术大学机械与工程学院
出处
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第1期75-83,共9页
基金
辽宁省教育厅理工类项目(22-1142)。
文摘
钢材表面缺陷检测是工业生产中至关重要的一项检测工作,针对钢材表面缺陷检测中漏检以及对于细小缺陷检测精度不佳等问题,提出了一种改进Faster R-CNN算法。在FPN(Feature pyramid networks)与RPN(Region proposal network)之间引入特征融合模块与轻量化通道注意力模块,增加模型对精细特征的捕捉能力。改进模型在NEU-DET数据集上的实验结果显示,最终mAP(Mean average precision,记为m_(AP))值为80.2%,比原始模型提高了12.6%,FPS提高了40.9%。该算法能够有效提升钢材表面缺陷的检测精度,为钢材表面缺陷自动检测提供参考。
关键词
缺陷检测
特征融合
通道注意力机制
改进Faster
R-CNN算法
Keywords
defect detection
feature fusion
channel attention mechanism
improved faster R-CNN algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测
冷岳峰
刘正
徐宝祎
李志轩
《机械科学与技术》
北大核心
2025
0
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