改进FPN的Mask R-CNN工业表面缺陷检测

来源 :制造业自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ahdx2009

【摘要】

：

针对工业表面缺陷呈现形式存在多样性和随机性而导致难以准确检测的问题,提出改进FPN的Mask R-CNN表面缺陷检测算法。该算法使用ResNet-101提取缺陷图像各阶段的特征图,改进的FPN增加自底向上的反向连接路径对各阶段特征图进行充分融合,得到具有更强语义信息和定位信息的多尺度特征图;多尺度特征图输入RPN产生位置修正参数,进而得到候选区域;RoIAlign网络基于多尺度特征图和候选区域映射

【作者】

：

王海云王剑平张果欧阳鑫罗付华

【机构】

：

昆明理工大学信息工程与自动化学院,攀钢集团攀枝花钢钒有限公司热轧板厂

【出处】

：

制造业自动化

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

表面缺陷检测深度学习 Mask R-CNN 多尺度特征准确定位

【基金项目】

：

国家重点研发计划(2017YFB0306405),国家自然科学基金(61364008)

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