【摘 要】
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针对车载导航导光板图像纹理背景复杂渐变、亮度不均匀、缺陷细微且类型多等特点,并根据导光板光学特性、网点排列、缺陷成像效果等,结合轻量化与级联深度学习网络提出了一种缺陷快速检测方法。首先,根据导光板缺陷分布特点,通过改进卷积层连接与特征图下采样的方法,设计一轻量化二分类网络实现疑似缺陷区域的快速分割;其次,利用改进的ResNet网络构建多分类网络,并提出两阶段网络级联的方法,对分割的疑似缺陷区域提取
【机 构】
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浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江工商大学信息与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61374022),浙江省公益性技术应用研究计划项目(LGG18F030001,GG19F030034)。
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针对车载导航导光板图像纹理背景复杂渐变、亮度不均匀、缺陷细微且类型多等特点,并根据导光板光学特性、网点排列、缺陷成像效果等,结合轻量化与级联深度学习网络提出了一种缺陷快速检测方法。首先,根据导光板缺陷分布特点,通过改进卷积层连接与特征图下采样的方法,设计一轻量化二分类网络实现疑似缺陷区域的快速分割;其次,利用改进的ResNet网络构建多分类网络,并提出两阶段网络级联的方法,对分割的疑似缺陷区域提取多样化特征实现缺陷的精确分类;然后,采用固定窗口在完整导光板图像上滑动,将滑动窗口图像裁剪后批量输入级联
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