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【摘 要】
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针对木材表面的虫眼、结节和裂缝等缺陷,采用传统的人工检测人力成本较高,而采用图像处理技术提取的各种特征取决于人工经验,且受到噪声、光照等外界因素影响较大,其实际应用具有很大的局限性,因此提出基于深度卷积神经网络的木材表面缺陷检测方法。首先构建数据库,考虑到样本有限,采用了数据增强扩充样本数量;其次以在ImageNet数据集上获得优异性能的VGG16模型为基础,采用迁移学习,基于自建的小样本数据库微
【机 构】
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台州学院电子与信息工程学院
【出 处】
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系统仿真技术
【发表日期】
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2019年04期
【基金项目】
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台州学院大学生创新训练项目(201910350128).
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