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摘要
传统工业产品表面缺陷的检测很多时候都依赖于人工肉眼去识别,这严重降低了产品的生产速度,在一定程度上阻碍了社会生产力的进步。为了提高检测效果,降低人工成本,提出了一种基于语义分割网络UNet的小样本表面缺陷检测方法,该方法在UNet网络基础上作了两个方面的改进,在UNet网络基础上加入BN层,将UNet网络和残差网络结合起来,在UNet网络的下采样过程中,加入残差块结构,并分别对加入3、5、7个残差块的检测效果进行了验证实验。实验结果表明,UNet网络加入BN层后的分割检测效果有一定的提高,加入残差块之后,网络缺陷检测效果得到进一步的提升。
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