提出一种基于SegNet网络的表面缺陷检测的方法。将表面缺陷检测问题重构成一种端到端的二分类和多分类问题,分别使用形状标注和矩形标注两种方式对检测结果进行对比分析。网络由一个编码器网络、一个相应的解码器网络以及一个逐像素分类层组成。编码器网络从原始图像分层学习视觉特征,解码器网络逐步将编码特征上采样映射到像素级分类的输入大小。实验结果表明,基于SegNet网络的方法准确率高,鲁棒性强,过程简单,具有一定的通用性。
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