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基于卷积神经网络的带钢表面缺陷图像检测算法

杜孟新 毕玉 杜鹏昊

火力与指挥控制2022,Vol.47Issue(8):132-135,4.
火力与指挥控制2022,Vol.47Issue(8):132-135,4.DOI:10.3969/j.issn.1002-0640.2022.08.021

基于卷积神经网络的带钢表面缺陷图像检测算法

Image Detection Algorithm of Strip Steel Surface Defects Based on Convolution Neural Network

杜孟新 1毕玉 2杜鹏昊1

作者信息

  • 1. 机械工业仪器仪表综合技术经济研究所,北京 100055
  • 2. 北京工商大学,北京 100048
  • 折叠

摘要

关键词

带钢生产/图像识别/卷积神经网络/Faster-RCNN/YOLOv4/CenterNet

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杜孟新,毕玉,杜鹏昊..基于卷积神经网络的带钢表面缺陷图像检测算法[J].火力与指挥控制,2022,47(8):132-135,4.

基金项目

国家重点研发计划重大专项科技创新2030-"新一代人工智能"重大资助项目(2018AAA0101801) (2018AAA0101801)

火力与指挥控制

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-0640

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