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專利類型：發(fā)明公開(kāi)申請(qǐng)(專利)號(hào)：CN202310318437.9申請(qǐng)日：2023-03-28申請(qǐng)公布號(hào)：CN116342542A申請(qǐng)公布日：2023-06-27申請(qǐng)人：安徽工業(yè)大學(xué)地址：243032 安徽省馬鞍山市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)南區(qū)嘉善科技園2號(hào)樓發(fā)明人：王兵;劉佳;李健;汪文艷;盧琨;吳紫恒;周郁明;馬小陸專輯：信息科技專題：計(jì)算機(jī)軟件及計(jì)算機(jī)應(yīng)用主分類號(hào)：G06T7/00分類號(hào)：G06T7/00;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/0464國(guó)省代碼：34頁(yè)數(shù)：16代理機(jī)構(gòu)：合肥昊晟德專利代理事務(wù)所(普通合伙)代理人：何梓秋主權(quán)項(xiàng)：1.一種基于輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)方法,其特征在于,包括以下步驟：S1：樣本預(yù)處理從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷樣本,并對(duì)樣本進(jìn)行預(yù)處理；S2：模型構(gòu)建基于YOLOv4-tiny模型,將Darknet53-tiny網(wǎng)絡(luò)作為特征提取網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建包含改進(jìn)的金字塔特征融合模塊的鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測(cè)模型；S3：模型訓(xùn)練對(duì)鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測(cè)模型中特征提取網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)采用在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的參數(shù)進(jìn)行初始化,并用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測(cè)模型,并保存訓(xùn)練后的鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測(cè)模型權(quán)重參數(shù)；S4：缺陷檢測(cè)用訓(xùn)練后鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試,并輸出檢測(cè)結(jié)果。摘要：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)方法,屬于鋼材表面缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟：從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷樣本,并對(duì)樣本進(jìn)行預(yù)處理；基于YOLOv4-tiny模型,選取特征提取網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建包含改進(jìn)的金字塔特征融合模塊的鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測(cè)模型；對(duì)鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測(cè)模型中特征提取網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)采用在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的參數(shù)進(jìn)行初始化,并用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測(cè)模型,保存訓(xùn)練后的鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測(cè)模型；用保存的目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試,并輸出檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明檢測(cè)鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)位置的準(zhǔn)確率高,檢測(cè)速度快,能夠有效地應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)檢測(cè)鋼鐵產(chǎn)品的表面缺陷。