基于深度学习的钢卷端面缺陷检测系统设计
基于深度学习的钢卷端面缺陷检测系统设计
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DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
左颖
中科院分区：
文献类型：
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作者：
张雪荣;向峰;李红军;张弛;周思聪;左颖
针对热轧钢卷端面图像背景复杂、缺陷特征各异、缺乏标准缺陷数据集，用传统视.觉方法难以自动识别问题，本文提出了基于深度学习的热轧钢卷端面缺陷检测的技术架.构，给出了该框架下的图像采集、预处理与分割、深度神经网络算法设计和缺陷特征数据.库搭建等关键技术，最后开发了基于深度学习的钢卷端面缺陷检测系统，试验表明该系统.的典型缺陷检出率在90%以上，解决了热轧钢卷端面缺陷长期依赖人工肉眼识别的行业性难.题，实现了端面缺陷的在线、自动、精准检测，所形成的成套端面缺陷检测技术和装备，.在钢铁行业多条热轧产线稳定、可靠的投用运行。