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基于深度学习的齿轮视觉
微小缺陷
检测
针对齿轮视觉
微小缺陷
,采用一种基于深度学习算法的Mask R-CNN网络进行检测,并对网络进行相应地优化调整.首先,通过比较5种残差神经网络检测效果,选择resnet-101作为图像共享特征提取网络.然后,剔除特征金子塔网络中对特征图P5进行的不合理的3×3卷积,缺齿检出率指标相应得到提升.最后,为了对候选区域网络进行有效的训练,根据设计的样本标注方案中小范围波动的标注尺寸,设置合适的anchors大小以及宽高比.最终,经过优化的Mask R-CNN网络达到了98.2%缺齿检出率.
2022-04-22 16:40:07
1.39MB
深度学习
微小缺陷
齿轮
残差神经网络
1
印刷电路板母版
微小缺陷
检测_Python缺陷检测_pcb板检测_python_瑕疵_
微小缺陷
检测
基于Python的PCB板
微小缺陷
检测,检测工业PCB母版上的微小瑕疵。
2022-03-23 15:04:53
49.61MB
Python缺陷检测
pcb板检测
python
瑕疵
基于深度学习特征匹配的铸件
微小缺陷
自动定位方法.pdf
基于深度学习特征匹配的铸件
微小缺陷
自动定位方法.pdf
2021-08-31 18:03:41
1.57MB
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