基于残差网络和迁移学习的瓶坯表面质量检测研究

• 作者: 段春梅 张涛川 李大成 陈肖
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 关键词: 质量检测 瓶坯 迁移学习 残差网络
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 质量监测与故障诊断
• 页码范围: 138-139,143
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6413.2021.02.054

摘要

提出了一种基于残差网络和迁移学习的瓶坯表面质量检测方法,设计了一种采用ResNet的迁移学习网络模型,通过瓶坯图像采集平台来采集图像样本,通过图像增强方式扩展样本数量,实现瓶坯缺陷分类和识别.实验分析表明,该模型在瓶坯缺陷检测上具有可行性和一定的准确率.