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基於深度學習的鋼材表面檢測系統方法

為了解決ssd壽命檢測的問題，作者范亞諾 這樣論述：

表面缺陷是工業製造過程中影響產品質量的常見問題。許多公司投入大量精力開發自動檢測系統來解決這個問題。為了提供長壽命技術，幫助製造商提升產品質量，我們先後開發了六個版本的基於深度學習的鋼材表面缺陷檢測系統。我們的模型採用基於單階段和多階段缺陷檢測的深度學習方法。我們通過選擇合適的檢測器組件來改進它：注意力模塊、卷積模塊和區域提議模塊，以精確定位鋼缺陷區域。作為模型開發的一部分，我們通過比較超分辨率和縮放技術的概念提出了一個新穎的預處理階段。這一階段解決了鋼鐵缺陷數據集中的四個不一致特徵：缺陷分辨率方面、不同的缺陷尺度、不同的缺陷方向和任意缺陷形狀。此外，我們提出了新的最終縮放來選擇測試圖像大小

，因為這是一個關鍵問題，因為每個鋼鐵數據集都有自己的圖像大小。實驗研究表明，我們提出的模型從初始版本到穩定版本不斷提高檢測精度和效率。我們希望我們的創新能夠通過提高生產力和保持高產品質量來加速鋼鐵製造過程的自動化。