基于双网络的钢材表面缺陷检测方法

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摘  要：针对传统算法检测钢材表面缺陷（如开裂、斑块、划痕等）精准度较低的问题，提出一种基于分割与分类的两段式深度学习网络。该网络是专为表面缺陷的检测、分割以及分类而设计的。第一阶段利用YOLOv5算法对钢材表面的缺陷进行定位、分割；第二阶段使用EfficientNet网络对钢材表面的六种缺陷类型进行分类。（剩余6185字）

试读结束

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