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摘要
针对目前瓷砖缺陷检测算法主要依赖人工设计特征和分类器，实际应用中存在调试困难、鲁棒性不足的问题，提出一种基于改进YOLOv3的纹理瓷砖缺陷检测算法。首先，在Darknet-53前加入卷积自编码器，将瓷砖的弱缺陷重构图像与原输入融合，得到更丰富的输入信息。然后，利用K-means聚类方法计算新的锚框，以获得更适合的锚框。最后，针对小样本问题，利用在公共数据集上预训练好的权重初始化网络，以提高模型收敛性能。实验结果表明，改进后的模型平均准确率提高了5个百分点，基本保持原模型的预测速度，可以有效检出纹理瓷砖的孔洞及划痕缺陷。
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