基于改进Faster R-CNN的面板缺陷检测算法
所屬分類：技术论文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：935 K
標(biāo)簽： 面板缺陷 Faster R-CNN 目标检测
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文檔介紹：针对面板表面缺陷检测存在精度低、效率低等问题，提出了一种基于Faster R-CNN的优化缺陷检测的算法。该方法通过在特征融合层添加不降维的局部自适应跨通道卷积，以增加通道交叉的特征映射；且在骨干特征提取网络后加入CBAM注意力网络，从而捕获特征图的长期特征依赖关系。并分析了缺陷数据集样本宽高比的差异性，设定锚框生成大小，结合DIoU-NMS建议框筛选机制以提升先验框与目标框的匹配率。实验结果表明，优化后网络模型的精确率与识别率均得到很大提升。
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