基于卷积神经网络的钢表面缺陷检测方法

作者：朱宏平

来源：工业控制计算机, 2020, 33(08): 83-84.

• 钢缺陷识别
• 卷积神经网络
• 深度学习

钢设备质量检测环节中,首先需要进行外部检测,查看设备表面是否存在裂缝等异常。针对以上场景,提出了一种基于深度学习的钢表面缺陷检测方法,以卷积神经网络(CNN)作为识别算法,构建了缺陷检测规则。实验结果表明,该方法能有效提高花卉识别的准确性。