基于SSD模型的钢带表面缺陷检测系统设计

摘要

钢带在加工过程中会产生斑块、开裂和划痕等表面缺陷.为提高钢带缺陷检测效率,设计了基于深度学习目标检测网络SSD的检测系统.利用CCD摄像头采集钢带图像传入PC机,通过灰度变换和小波滤波对图像进行预处理,然后加载SSD预训练权重,对钢带图像进行在线检测.实验结果显示,将SSD模型用于检测钢带缺陷,可以取得85％以上的全类平均正确率.