基于改进型U-Net卷积神经网络的磁片表面缺陷检测
1.基于改进U‑Net神经网络的设备故障缺陷诊断方法,包括步骤D,构建并训练改进U‑Net神经网络模型,其特征在于:所述步骤D包括:D1:将除测试样本之外的其它二分类灰度图像样本拆分为训练集、交叉验证集;构建包括含5层下采样网络层、5层上采样网络层、且带有三重约束的改进U‑Net网络模型;所述三重约束,包括对位于...
利用ACGAN图像生成网络对数量较少的缺陷类型图像做数据增强,并对获取的图像数据进行预处理,并将数据集划分为测试数据集以及训练和验证数据集;搭建U‑NET语义分割网络,利用深度卷积神经网络对图像进行下采样特征提取,并利用多层反卷积对多尺度的特征图进行融合;将融合特征图输入分类器模块进行金属材料表面缺陷定位与分类...
构建太阳能电池片缺陷图像数据集,可以对收集到的太阳能电池片图像进行图像分割,复原,统一尺寸,并标出缺陷位置进行缺陷定位和转换为灰度图像.基于此,文章针对太阳能电池片表面缺陷的微弱性,缺陷种类繁多等特性,提出了将U-Net网络用于电池片缺陷检测.在太阳能电池片缺陷检测过程中,实验对比分析了U-Net网络3种优化器的效...
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缺陷网络包含两个平行路径,一个是全卷积网络和一个空洞卷积网络分别去发现大和小目标。我们采用了一个混合损失最大化利用距离损失和交叉熵损失,同样我们也使用漏整流线型单元(LReLU)去解决在训练批次中少量出现的目标。这个预测结果显示我们的DefectNet表现出最好的网络,对于检测多类型的缺陷平均结果提升了10%在风车...
1、为解决上述技术问题,本发明提出了一种改进型u-net网络的训练方法和缺陷识别方法,通过本方法训练得到的改进型u-net网络,相比使用传统的u-net模型进行识别,在准确性、鲁棒性和泛化能力等方面都有所提高,能更好的满足工业上缺陷识别的要求,并提升缺陷识别的准确率。