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?。?span>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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