基于深度学习模型识别热轧钢卷边部缺陷的探索

• 作者: 张振宇 陈晓波
• 来源期刊: 冶金自动化
• 关键词: 热轧带钢 边部缺陷 深度学习 SSD网络模型 机器视觉
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能技术
• 页码范围: 13-16
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7059.2019.03.003

摘要

为了实现对热轧带钢边部各种质量缺陷的有效检测,针对带钢边部常见的边损、拉丝缺陷,基于深度学习SSD网络模型原理,建立钢卷边部缺陷识别模型,通过机器视觉对缺陷图片进行有效标记.模型应用后,提高了产品缺陷的识别精度和人员劳动效率,减少了质量缺陷产品的流出.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓波		3	1	1.0	1.0
2	张振宇		2	1	1.0	1.0