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基于FF R-CNN钢材表面缺陷检测算法

韩强 张喆 续欣莹 谢新林

太原理工大学学报2021,Vol.52Issue(5):754-763,10.
太原理工大学学报2021,Vol.52Issue(5):754-763,10.DOI:10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2021.05.009

基于FF R-CNN钢材表面缺陷检测算法

Steel Surface Defect Detection Based on FF R-CNN

韩强 1张喆 1续欣莹 1谢新林2

作者信息

  • 1. 太原理工大学电气与动力工程学院,太原030024
  • 2. 太原科技大学先进控制与装备智能化山西省重点实验室,太原030024
  • 折叠

摘要

关键词

钢材表面缺陷检测/深度学习/Faster R-CNN/特征融合/级联检测网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

韩强,张喆,续欣莹,谢新林..基于FF R-CNN钢材表面缺陷检测算法[J].太原理工大学学报,2021,52(5):754-763,10.

基金项目

山西省自然科学基金资助项目(201801D121144,201901D211079) (201801D121144,201901D211079)

先进控制与装备智能化山西省重点实验室开放课题基金资助(ACEI202101) (ACEI202101)

太原理工大学学报

OA北大核心CSTPCD

1007-9432

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