激光与光电子学进展, 2019, 56 (10): 101009, 网络出版: 2019-07-04   

基于卷积神经网络的短切毡缺陷分类 下载: 997次

Classification of Chopped Strand Mat Defects Based on Convolutional Neural Network
作者单位
西安工程大学电子信息学院, 陕西 西安 710048
摘要
基于卷积神经网络,提出了短切毡缺陷分类的方法。通过旋转、平移和翻转对数据集进行扩充,解决了小数据样本在深度卷积神经网络中的过拟合问题;利用迁移学习的思想加速网络收敛,提高了网络的泛化能力;对比了不同网络结构并选择较好的网络进行数据集验证。结果表明,所提方法能够实现短切毡缺陷的有效分类,准确率为93%。
Abstract
In this study, a classification method of chopped strand mat defects based on convolutional neural network is proposed. In the proposed method, the rotation, translation, and inversion are employed to expand the dataset for solving the overfitting problem caused by the small data samples in the deep convolutional neural networks. Transfer learning is employed to improve the convergence speed and generalization ability of the network. Further, the different network structures are compared, and the most optimal network structure is used to verify the database. The experimental results demonstrate that the proposed method can effectively classify the chopped strand mat defects with an accuracy rate of 93%.

卓东, 景军锋, 张缓缓, 苏泽斌. 基于卷积神经网络的短切毡缺陷分类[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(10): 101009. Dong Zhuo, Junfeng Jing, Huanhuan Zhang, Zebin Su. Classification of Chopped Strand Mat Defects Based on Convolutional Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(10): 101009.

本文已被 6 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!