基于改进的Faster R-CNN的古建筑地砖缺陷检测AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于改进的Faster R-CNN的古建筑地砖缺陷检测
所属分类：技术论文
上传者：aetmagazine
文档大小：871 K
标签：缺陷检测 Faster R-CNN 可变形卷积
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文档介绍：缺陷检测对于古建筑的保护和修缮具有重要的意义，传统的地砖缺陷检测通过目视检查，存在受人力影响大、耗时长等限制。基于深度学习的良好应用前景，建立故宫地砖缺陷的数据集，提出改进型Faster R-CNN的网络。首先，构建可变形卷积，通过网络学习并提取地砖中的缺陷特征；然后，将特征图输入区域生成网络中生成候选区域框，将生成的特征图和候选区域框进行池化操作；最后，输出缺陷检测结果。在故宫地砖图片数据集的测试下，改进后的模型平均准确率均值到达92.49%，与Faster R-CNN模型相比提高了2.99%，更适用于地砖缺陷检测。
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