文档名：基于RetinaNet的柔性材料表面瑕疵视觉检测
针对柔性材料如纺织物表面瑕疵视觉检测中,背景信息量过大导致需要提取的关键特征不明显的问题,利用焦点损失(focalloss)函数,构建视网膜神经网络(RetinaNet),快速滤去背景信息,从而更快得到特征信息,即表面瑕疵.使用focalloss的RetinaNet是近年来热门的one-stage神经网络模型,在前馈残差网络(ResNet)基础上使用特征金字塔网络(FPN)以生成丰富的多尺度卷积特征金字塔,可以快速获取所需特征,对提高柔性材料表面瑕疵检测速度具有重要意义.
作者：吴文昊吴黎明李竣超王诗嫚陈宇俊
作者单位：广东工业大学机电工程学院,广州,510006
母体文献：2018粤港澳大湾区智能检测与协同创新青年论坛论文集
会议名称：2018粤港澳大湾区智能检测与协同创新青年论坛
会议时间：2018年8月1日
会议地点：广州
主办单位：中国仪器仪表学会
语种：chi
分类号：R31TQ6
关键词：纺织物 瑕疵检测 视网膜神经网络 特征金字塔 图像处理
在线出版日期：2021年12月15日
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