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基于Faster-RCNN改进算法的纸张缺陷自动检测方法 基于FasterR-CNN改进算法的纸张缺陷自动检测方法 摘要:纸张缺陷对于纸张制造和印刷行业来说是一项重要的质量控制指标。本文通过对纸张缺陷自动检测方法的研究,提出了一种基于FasterR-CNN改进算法的纸张缺陷自动检测方法。首先,我们对FasterR-CNN算法进行了深入研究,并分析了其在纸张缺陷检测中存在的问题。然后,针对这些问题,我们提出了一种改进的FasterR-CNN算法,通过引入特征融合和多尺度检测的策略来提高检测的准确性和稳定性。实验结果表明,我们的方法在纸张缺陷检测中具有较高的准确性和鲁棒性。 关键词:纸张缺陷检测;FasterR-CNN;特征融合;多尺度检测 1.引言 纸张缺陷对于纸张制造和印刷行业来说是一项重要的质量控制指标。传统的纸张缺陷检测方法主要依靠人工视觉进行检测,耗时且容易出错。随着计算机视觉技术的发展,自动检测方法成为了一种更加高效和可靠的选择。 2.相关工作 在过去的几年中,基于深度学习的目标检测方法在计算机视觉领域取得了巨大的成功。其中,FasterR-CNN作为一种经典的目标检测算法,得到了广泛应用。FasterR-CNN通过在卷积层和全连接层之间引入RPN来生成候选目标框,然后利用RoIPooling和全连接层进行目标分类和位置回归。 3.FasterR-CNN在纸张缺陷检测中的应用 在纸张缺陷检测中,FasterR-CNN可以将纸张缺陷区域作为目标进行检测。然而,由于纸张缺陷的大小和形状多样性,以及目标和背景之间的复杂关系,纸张缺陷检测任务依然具有一定的挑战性。 4.改进的FasterR-CNN算法 为了提高纸张缺陷检测的准确性和稳定性,我们提出了一种改进的FasterR-CNN算法。首先,我们引入了特征融合的策略,将来自不同层级的特征进行融合,以提取更具有丰富信息的特征。其次,我们采用多尺度检测的策略,以适应不同大小的纸张缺陷。最后,我们在训练过程中使用了数据增强和背景样本筛选等方法,提高了算法的鲁棒性。 5.实验结果分析 我们使用了包含大量纸张缺陷的数据集进行了实验。实验结果表明,我们的方法在纸张缺陷检测中取得了较高的准确性和鲁棒性。与传统的方法相比,我们的方法能够更准确地检测出纸张缺陷,并且更稳定地适应各种复杂情况。 6.结论 本文基于FasterR-CNN算法,提出了一种改进的纸张缺陷自动检测方法。通过引入特征融合和多尺度检测的策略,我们成功地提高了纸张缺陷检测的准确性和稳定性。实验结果表明,我们的方法在纸张缺陷检测中具有较高的性能。未来,我们将继续改进算法,并应用于实际纸张制造和印刷过程中。 参考文献: [1]RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2017,39(6):1137-1149. [2]DaiJ,LiY,HeK,etal.R-FCN:Objectdetectionviaregion-basedfullyconvolutionalnetworks[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2016:379-387. [3]GirshickR,DonahueJ,DarrellT,etal.Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation[J].ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition,2014:580-587.

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