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基于多尺度特征融合的钢材表面缺陷分类方法

田志新徐震茅健林彬彬廖薇

电子科技2024，Vol.37Issue(2)：87-94,8.

电子科技2024，Vol.37Issue(2)：87-94,8.DOI:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.02.012

基于多尺度特征融合的钢材表面缺陷分类方法

Classification Method of Steel Surface Defects Based on Multi-Scale Feature Fusion

田志新 ¹徐震 ¹茅健 ¹林彬彬 ¹廖薇²

作者信息

1. 上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620
2. 上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620
折叠

摘要

关键词

表面缺陷分类/多尺度特征融合/Gabor滤波器/灰度共生矩阵/混合膨胀卷积/卷积运算/LSTM网络/混淆矩阵/NEU数据集

Key words

urface defect classification/multi-scale feature fusion/Gabor filter/gray level co-occurrence matrix/mixed expansion convolution/convolution operation/LSTM network/confusion matrix/NEU data set

分类

计算机与自动化

引用本文复制引用

田志新,徐震,茅健,林彬彬,廖薇..基于多尺度特征融合的钢材表面缺陷分类方法[J].电子科技,2024,37(2):87-94,8.

基金项目

国家自然科学基金(62001282)National Natural Science Foundation of China(62001282) （62001282）

电子科技

ISSN：1007-7820

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