一种基于深度学习的核燃料棒外观缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的核燃料棒外观缺陷检测方法。该方法包括四个步骤，步骤1：图像采集，步骤2：图像预处理，步骤3：训练模型，步骤4：模型评估。本发明针对核燃料棒外观缺陷检测任务，采用高清微距相机进行数据采集和检测，并且设计小目标检测神经网络，配合目标检测框架Faster R‑CNN，使得对核燃料棒外观缺陷检测任务的效率和准确率大大提高。