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摘要
钢卷的端部质量不但影响后续生产的效率和稳定性,还影响产品的整体产品质量。然而目前国内外大部分钢铁企业仍是靠人工进行检测,尚未有高效、准确的设备对端部质量进行监控。为此,研究了通过机器视觉和Faster R-CNN神经网络对钢卷端部缺陷进行定位和检测的方法。研究发现,Faster R-CNN神经网络在经过足量的有效数据训练足够多的世代后,对钢卷端部缺陷具有良好的识别能力,可以取代人工检测,从而提高生产效率,降低人工成本,促进我国钢铁行业的智能化发展。
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单位首钢集团有限公司
