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基于深度学习模型识别热轧钢卷边部缺陷的探索
Identification of edge defects in hot-rolled coil based on deep learning model作者机构：湛江钢铁有限公司制造管理部 宝山钢铁股份有限公司制造管理部
出 版 物：《冶金自动化》 (Metallurgical Industry Automation)
年 卷 期：2019年第43卷第3期
页 面：13-16页
学科分类：12[管理学] 080503[工学-材料加工工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 080201[工学-机械制造及其自动化]
主 题：热轧带钢 边部缺陷 深度学习 SSD网络模型 机器视觉
摘 要：为了实现对热轧带钢边部各种质量缺陷的有效检测,针对带钢边部常见的边损、拉丝缺陷,基于深度学习SSD网络模型原理,建立钢卷边部缺陷识别模型,通过机器视觉对缺陷图片进行有效标记。模型应用后,提高了产品缺陷的识别精度和人员劳动效率,减少了质量缺陷产品的流出。
