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陈彦杰 (陈彦杰.) [1] | 吴丽君 (吴丽君.) [2] (Scholars:吴丽君) | 陈志聪 (陈志聪.) [3] (Scholars:陈志聪)

Abstract:

缺陷检测是钢铁生产质量管控的重要一环,基于视觉和深度学习的钢铁缺陷自动检测受到了广泛关注。针对卷积神经网络计算及存储资源要求高的问题,基于二值卷积神经网络实现了轻量的钢铁缺陷检测网络。具体地,基于空洞卷积,设计了一种具有分支结构的可融合的二值卷积神经网络,在降低了参数和计算量的同时,有效提升分类准确率。实验结果表明,该网络参数大小为ResNet-18的6.99%,在NEU-CLS数据集上表面缺陷识别率接近最新的全精度PSO-Gabor-CNN算法,达到98.11%。

Keyword:

二值卷积神经网络 分支结构 空洞卷积 缺陷检测

Community:

  • [ 1 ] 福州大学物理与信息工程学院

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Source :

工业控制计算机

ISSN: 1001-182X

CN: 32-1764/TP

Year: 2023

Issue: 07

Volume: 36

Page: 45-47

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