[发明专利]一种基于迁移学习的钢板表面缺陷的分类方法在审
| 申请号： | 202011264401.X | 申请日： | 2020-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN112381787A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 郑宗华;方鑫 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 钱莉;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于迁移学习的钢板表面缺陷的分类方法，首先从NEU数据库中获取钢板表面缺陷典型图像样本，并对样本进行数据增强预处理；然后使用在ImageNet数据集（1400万张图像）上预先训练的神经网络Mobilenet模型在NEU钢板表面缺陷样本搭建分类网络实现迁移学习，最后对分类模型所得的结果进行评价。本发明的方法识别钢板表面缺陷的准确率高，分类速度快，解决了传统分类泛化性能差，过程耗时，和模型数据样本不足的问题。能够有效地应用于分类检测钢板的表面缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 钢板 表面 缺陷 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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