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改进YOLOv3算法用于铝型材表面缺陷检测

姚波 温秀兰 焦良葆 王树刚 钱峥 李子康

计量学报2022,Vol.43Issue(10):1256-1261,6.
计量学报2022,Vol.43Issue(10):1256-1261,6.DOI:10.3969/j.issn.1000-1158.2022.10.03

改进YOLOv3算法用于铝型材表面缺陷检测

Improved YOLOv3 Algorithm for Surface Defect Detection of Aluminum Profile

姚波 1温秀兰 1焦良葆 2王树刚 3钱峥 4李子康1

作者信息

  • 1. 南京工程学院 自动化学院,江苏南京211167
  • 2. 江苏省智能感知技术与装备工程研究中心,江苏 南京211167
  • 3. 无锡市计量测试院,江苏 无锡214000
  • 4. 南京市计量监督检测院,江苏南京210049
  • 折叠

摘要

关键词

计量学/表面缺陷检测/铝型材/深度学习/YOLOv3方法/k-均值聚类

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

姚波,温秀兰,焦良葆,王树刚,钱峥,李子康..改进YOLOv3算法用于铝型材表面缺陷检测[J].计量学报,2022,43(10):1256-1261,6.

基金项目

国家自然科学基金(51675259) (51675259)

江苏省智能感知技术与装备工程研究中心开放基金(ITS202103) (ITS202103)

南京工程学院研究生创新(TB20211604) (TB20211604)

计量学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-1158

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