1. 您所在位置：
  2. 网站首页
  3. 文档分类
  4. 学术论文
  5. 经济论文

基于深度学习的带钢表面缺陷检测算法研究.pdf

基于深度学习的带钢表面缺陷检测算法研究.pdf

    1. 1、本文档共81页，其中可免费阅读25页，需付费100金币后方可阅读剩余内容。
    2. 2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
    3. 3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
    4. 4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
    查看更多

    摘要

    带钢是冶金工业的重要产品之一，是许多关系到国计民生的支柱行业不可

    或缺的重要原材料。带钢在加工过程中表面会产生一些难以避免的缺陷，这些

    缺陷不仅会影响产品外观，还会成为应力集中点、受力薄弱点、性能突变点以

    及疲劳损伤和锈蚀的策源地，直接影响最终产品的性能。传统缺陷检测方法在

    面对上述情况时存在检测速度慢以及泛化能力差等问题。为解决上述问题，本

    文提出了基于单阶段式目标检测网络的缺陷检测模型，其具有较高鲁棒性，可

    对不同类型缺陷实现高效检测。论文主要研究如下：

    首先，为提升模型检测精度

    您可能关注的文档

    最近下载

    文档评论（0）

    136****6583 + 关注
    实名认证
    内容提供者

    该用户很懒，什么也没介绍

    咨询Ta 进入空间
    版权声明书
    用户编号：7043055023000005

    1亿VIP精品文档

    更多 >

    相关文档

    更多 >