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基于改进YOLOv3的纹理瓷砖缺陷检测: 收藏
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引用; 《激光与光电子学进展》2022年第10期59卷 284-292页; 作者：李泽辉陈新度黄佳生吴磊练洋奇广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室广东广州510006 广东工业大学省部共建精密电子制造技术与装备国家重点实验室广东广州510006 科达制造股份有限公司切割技术事业部广东佛山528000; 针对目前瓷砖缺陷检测算法主要依赖人工设计特征和分类器,实际应用中存在调试困难、鲁棒性不足的问题,提出一种基于改进YOLOv3的纹理瓷砖缺陷检测算法。首先,在Darknet-53前加入卷积自编码器,将瓷砖的弱缺陷重构图像与原输入融合,得到...; 针对目前瓷砖缺陷检测算法主要依赖人工设计特征和分类器,实际应用中存在调试困难、鲁棒性不足的问题,提出一种基于改进YOLOv3的纹理瓷砖缺陷检测算法。首先,在Darknet-53前加入卷积自编码器,将瓷砖的弱缺陷重构图像与原输入融合,得到更丰富的输入信息。然后,利用K-means聚类方法计算新的锚框,以获得更适合的锚框。最后,针对小样本问题,利用在公共数据集上预训练好的权重初始化网络,以提高模型收敛性能。实验结果表明,改进后的模型平均准确率提高了5个百分点,基本保持原模型的预测速度,可以有效检出纹理瓷砖的孔洞及划痕缺陷。; 来源：详细信息评论

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