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基于区域神经网络的TFT-LCD电路缺陷检测方法
基于区域神经网络的TFT-LCD电路缺陷检测方法
作者:
何俊杰
刘畅
肖可
陈松岩
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
缺陷检测
工业智能
基于区域的卷积神经网络
深度学习
摘要:
对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)边框电路中细微、复杂的缺陷进行检测,一直是自动光学检测(AOI)的一个难点.本文提出基于改进的快速区域神经网络(Faster R-CNN)算法对TFT-LCD边框电路的缺陷进行检测.首先在共享卷积层进行特征提取,然后通过多层的区域提议网络结构生成精确候选区域,根据候选区域的特征和目标分类实现对缺陷的识别和定位.同时设计多种有效的网络结构并详细分析网络层深度及卷积核大小对检测效果的影响,最后进行不同算法的比较.在实际构建的数据集上实验,结果表明本文方法具有良好的检测效果,对6种类别的液晶屏边框电路缺陷识别定位达到平均每张0.12 s的检测速度和94.6%的准确率.
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文献信息
篇名
基于区域神经网络的TFT-LCD电路缺陷检测方法
来源期刊
计算机与现代化
学科
工学
关键词
缺陷检测
工业智能
基于区域的卷积神经网络
深度学习
年,卷(期)
2018,(7)
所属期刊栏目
算法设计与分析
研究方向
页码范围
33-38
页数
6页
分类号
TP312
字数
5591字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-2475.2018.07.007
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈松岩
厦门大学物理科学与技术学院
68
248
8.0
12.0
2
肖可
厦门大学物理科学与技术学院
6
9
2.0
2.0
3
何俊杰
厦门大学物理科学与技术学院
6
9
2.0
2.0
4
刘畅
厦门大学物理科学与技术学院
15
25
3.0
4.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
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参考文献(1)
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2014(1)
参考文献(1)
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参考文献(1)
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参考文献(0)
二级参考文献(0)
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引证文献(3)
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研究主题发展历程
节点文献
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基于区域的卷积神经网络
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
主办单位:
江西省计算机学会
江西省计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-2475
CN:
36-1137/TP
开本:
大16开
出版地:
南昌市井冈山大道1416号
邮发代号:
44-121
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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