基于深度学习的车轮踏面表面缺陷检测研究

摘要

为实现列车车轮踏面表面缺陷的自动化检测,文中提出了一种基于深度学习的缺陷检测模型,该方法主要通过改进的VGG16模型进行缺陷识别.在训练阶段,引入了迁移学习缓解缺陷数据较少问题,并通过模型剪枝算法减少模型参数.实验结果表明,与其它深度学习方法和传统方法相比,文中的算法具有更好的检测效果及更低的内存消耗.