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專利類型：

發(fā)明公開

申請(專利)號：

CN202310318437.9

申請日：

2023-03-28

申請公布號：

CN116342542A

申請公布日：

2023-06-27

申請人：

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)開發(fā)區(qū)南區(qū)嘉善科技園2號樓

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：

計算機(jī)軟件及計算機(jī)應(yīng)用

主分類號：

G06T7/00

分類號：

G06T7/00;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/0464

國省代碼：

34

頁數(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：

1.一種基于輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷檢測方法,其特征在于,包括以下步驟：S1：樣本預(yù)處理從數(shù)據(jù)庫中獲取鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷樣本,并對樣本進(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)檢測模型；S3：模型訓(xùn)練對鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測模型中特征提取網(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)檢測模型,并保存訓(xùn)練后的鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測模型權(quán)重參數(shù)；S4：缺陷檢測用訓(xùn)練后鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測模型對測試樣本進(jìn)行測試,并輸出檢測結(jié)果。

摘要：

本發(fā)明公開了一種基于輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷檢測方法,屬于鋼材表面缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟：從數(shù)據(jù)庫中獲取鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷樣本,并對樣本進(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)檢測模型；對鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測模型中特征提取網(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)檢測模型,保存訓(xùn)練后的鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)檢測模型；用保存的目標(biāo)檢測模型對測試樣本進(jìn)行測試,并輸出檢測結(jié)果。本發(fā)明檢測鋼鐵產(chǎn)品表面缺陷目標(biāo)位置的準(zhǔn)確率高,檢測速度快,能夠有效地應(yīng)用于現(xiàn)場實時檢測鋼鐵產(chǎn)品的表面缺陷。