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| 基于小样本学习的钢板表面缺陷检测技术 | |
| 作者姓名： | 李钧正 殷子玉 乐心怡 |
| 作者单位： | 上海交通大学,上海 200240;广州软件学院,广东 广州 510990 |
| 摘 要： | 近年来,数据驱动的缺陷检测技术在工业部门得到了初步应用,提升了生产智能化的水平,但是受制于训练样本不足、检测精度较低的问题,这种方法目前仍然难以进一步推广.因此,本文提出了一种数据驱动的钢板表面缺陷检测技术.针对训练样本不足的问题,采取数据增强方法增广数据集.针对检测精度较低的问题,采取层次结构模型方法提升缺陷检出率.... |
| 关 键 词： | 缺陷检测 卷积神经网络 层次结构模型 数据增强 小样本学习 |
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