一种基于多神经网络的烟支缺陷分类与定位方法

• 作者: 王端生 管一弘 杨雄飞 崔云月 罗亚桃 黄岗
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 烟支缺陷 神经网络 VGG19 YOLOV3
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 184-188
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.212500

摘要

为提高烟支生产过程中烟支缺陷检测效率及判断烟支缺陷产生的原因,提出基于多神经网络的烟支缺陷分类与定位方法.该方法首先对烟支数据集进行图像预处理,再采用改进VGG19网络对烟支是否存在缺陷进行预测,利用YOLOV3网络对缺陷烟支进行定位和类别判定,最后根据统计结果推断产生缺陷的原因,查找易产生缺陷的工艺步骤.研究表明,该方法检测精度高,缺陷定位和类别分类准确.