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| 基于Faster-RCNN改进算法的纸张缺陷自动检测方法 | |
| 作者单位： | ;1.安徽新闻出版职业技术学院新闻传播系 |
| 摘 要： | 纸张生产过程中经常出现破损、污渍、褶皱、杂质等质量问题,针对这些纸张缺陷检测采用图像处理的方式进行自动检测,提出一种改进的Faster-RCNN算法,来提升纸张缺陷检测效率.检测先是通过Faster-RCNN进行训练,获取缺陷图像后,再引入非局部均值算法进行降噪处理,之后对缺陷图像进行精准定位及分割.在这个过程中,为提高算法的效率与精度,对Faster-RCNN中的RPN和ROI进行了改进,并对非局部均值算法进行优化.实验表明,与现有的算法相比,本文提出的算法有效提升了检测的准确度和效率,特别是近似背景情境下的精准度. |
| 关 键 词： | 纸张缺陷 Faster-RCNN算法 非局部均值算法 RPN改进 双线性插值改进 |
Research on the Automatic Detection of Paper Defect Based on Improved Faster-RCNN Algorithm |
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