基于Faster R-CNN的中密度纤维板表面缺陷检测研究

编号 zgly0001685348

文献类型 期刊论文

文献题名 基于Faster R-CNN的中密度纤维板表面缺陷检测研究

作者 高鹏威  高远  刘芳  杨建华 

作者单位 国家林业和草原局北京林业机械研究所  北京林业大学  中国林业科学研究院林业新技术研究所 

母体文献 木材加工机械 

年卷期 2019年04期

年份 2019 

分类号 TS67  TP391.41 

关键词 FasterR-CNN  数据集  mAP  表面缺陷 

文摘内容 针对中密度纤维板的油污、胶斑、松软等表面缺陷,本文提出了一种基于Faster R-CNN的检测方法。首先进行中密度板表面缺陷图像数据集的建立,之后将数据集中的训练集与验证集放入设定好主要参数的Faster R-CNN算法中进行训练,然后将训练好的模型对测试集进行检测。检测结果表明,基于Faster R-CNN的检测方法能够准确地检测出中密度板主要的表面缺陷,mAP值达到81.34%。