文档介绍：142工具技术
基于深度学习的陶瓷薄片表面划痕检测方法
许斌1,2,肖宇萌1,武玉洁1,王晨妍1,刘凯3
1四川大学机械工程学院2反应堆燃料及材料重点实验室3四川大学电气工程学院
摘要针对陶瓷薄片表面划痕对其工作可靠性造成影响问题,142工具技术
基于深度学习的陶瓷薄片表面划痕检测方法
许斌1,2,肖宇萌1,武玉洁1,王晨妍1,刘凯3
1四川大学机械工程学院�2反应堆燃料及材料重点实验室�3四川大学电气工程学院
摘要�针对陶瓷薄片表面划痕对其工作可靠性造成影响问题,提出基于深度学习的陶瓷片表面划痕检测方
,,
法。。
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实验选取两阶段算法FasterR-CNN和单阶段算法SSD及SSD_Mobilenet对比划痕检测模型的检测速度、均值平
,,
均精度及准确率。结果显示SSD及SSD_Mobilenet算法在检测速度和准确率方面均优于FasterR-CNN且SSD_
,,
%单片检测时间小于1min。该系统检测划痕效果良好且效率提高可以满足工
业生产实时检测需求。
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关键词�深度学习划痕检测SSD_Mobilenet陶瓷薄片
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中图分类号��.1000-
ScratchDetectionMethodforCeramicFlakeSurfaceBasedonDeepLearning
,,,,
XuBinXiaoYumengWuYujieWangChenyanLiuKai
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AbstractToaddresstheproblemofsurfacescratchesonceramicflakesthataffectstheirreliabilityadeeplearning-
,
,
andthesurfacescratchisautomaticallydetectedbytraininga10000convolutionalneuralnetworkmodelwithajudgment
����
-CNNandthesinglestagealgorithmsSSDandSSD_Mobilenetare
,
showthattheSSDandSSD_MobilenetalgorithmsoutperformesFasterR-
detectiona