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基于深度学习的木材缺陷图像检测方法 被引量：28
1
作者 程玉柱 顾权 +1 位作者 王众辉 李赵春 《林业机械与木工设备》 2018年第8期33-36,共4页
针对木材活节、虫眼、死节等缺陷,提出一种深度学习的木材缺陷图像检测算法。首先构建训练数据库及测试数据库,同时设定卷积神经网络(CNN)的输入层、中间层、输出层等参数,并利用区域建议网络(RPN)反复训练CNN,然后利用训练好的CNN对测... 针对木材活节、虫眼、死节等缺陷,提出一种深度学习的木材缺陷图像检测算法。首先构建训练数据库及测试数据库,同时设定卷积神经网络(CNN)的输入层、中间层、输出层等参数,并利用区域建议网络(RPN)反复训练CNN,然后利用训练好的CNN对测试图像进行检测,得到缺陷所在的矩形区域。将此区域作为初始分割范围,再利用CV模型进行图像精细分割。试验结果表明,提出的算法目标定位能力强,能很好地提取木材缺陷目标。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 区域建议网络 木材缺陷图像 CV
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