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中文摘要
中文摘要
钢带是一种以碳钢为原材料的工业精密制品,常用于牵引构件、捆扎货物,其质量
好坏与工业安全息息相关,缺陷检测是避免其残次品流入市场的一道重要关卡。目前,
基于机器视觉的缺陷检测主要依赖于人为设计的图像特征,无法实现多类缺陷的通用性,
而且模型的准确度和鲁棒性较差,具备较高的错判率,难以满足现代工厂自动化产线的
生产需求。本文充分调研工业钢带图像缺陷机理和机器视觉相关算法理论,旨在提高检
测模型性能,使之更加适配
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