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基于深度学习的钢表面缺陷检测方法综述

费佳杰 李宏胜 任飞 吴敏宁 王光荣

现代信息科技2023,Vol.7Issue(19):107-112,6.
现代信息科技2023,Vol.7Issue(19):107-112,6.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.19.023

基于深度学习的钢表面缺陷检测方法综述

Overview of Steel Surface Defect Detection Methods Based on Deep Learning

费佳杰 1李宏胜 1任飞 2吴敏宁 3王光荣2

作者信息

  • 1. 南京工程学院 自动化学院,江苏 南京 211167
  • 2. 中材(南京)矿山研究院有限公司 数字化智能矿山研究所/人工智能研究所,江苏 南京 210000
  • 3. 榆林学院 信息工程学院,陕西 榆林 719000
  • 折叠

摘要

关键词

缺陷检测/深度学习/目标检测/卷积神经网络/缺陷分类

Key words

defect detection/deep learning/object detection/convolutional neural network/defect classification

分类

计算机与自动化

引用本文复制引用

费佳杰,李宏胜,任飞,吴敏宁,王光荣..基于深度学习的钢表面缺陷检测方法综述[J].现代信息科技,2023,7(19):107-112,6.

基金项目

南京工程学院大学生科技创新基金项目(TB202317004) (TB202317004)

榆林市2021产学研项目(CXY-2021-102-02) (CXY-2021-102-02)

现代信息科技

2096-4706

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