Abstract：
针对手机表面缺陷难以精确识别的问题,提出一种兼具Soble算子、逻辑损失函数(logistic loss function,LLS)和多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks,MSCNN)手机表面缺陷识别方法SL-MSCNN。首先,构建了一种基于Sobel算子的邻域特征增强方法,排除了图像中光照、阴影等无关因素的干扰;其次,设计了一种基于多尺度卷积神经网络的缺陷识别方法,通过获得手机表面图像的多尺度信息,提高了手机表面缺陷的识别精度,同时,引入了LLS,通过降低梯度消失发生的概率加快训练的检测速度。实验结果表明:与其他手机表面缺陷识别方法相比,SL-MSCNN在准确率和效率方面具有更好的使用价值。
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Source ：
北京工业大学学报
Year： 2023
Issue： 11
Page： 1163-1171
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