| 基于改進的Faster R-CNN的古建筑地磚缺陷檢測 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：871 K | |
| 標簽： 缺陷檢測 Faster R-CNN 可變形卷積 | |
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| 文檔介紹：缺陷檢測對于古建筑的保護和修繕具有重要的意義，傳統的地磚缺陷檢測通過目視檢查，存在受人力影響大、耗時長等限制。基于深度學習的良好應用前景，建立故宮地磚缺陷的數據集，提出改進型Faster R-CNN的網絡。首先，構建可變形卷積，通過網絡學習并提取地磚中的缺陷特征；然后，將特征圖輸入區域生成網絡中生成候選區域框，將生成的特征圖和候選區域框進行池化操作；最后，輸出缺陷檢測結果。在故宮地磚圖片數據集的測試下，改進后的模型平均準確率均值到達92.49%，與Faster R-CNN模型相比提高了2.99%，更適用于地磚缺陷檢測。 | |
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