一种基于神经网络架构搜索的表面缺陷分类方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络架构搜索的表面缺陷分类方法，包括以下步骤S1：构建堆叠候选cell的网络架构NAS‑SDC，所述网络架构NAS‑SDC基于神经网络架构搜索构建；S2：通过NEU‑CLS缺陷数据集搜索cell，利用搜索到的最佳cell构建缺陷分类CNN；S3：利用S2得到的缺陷分类CNN对表面缺陷进行分类。本发明通过神经网络架构搜索，可自动从更加精简的搜索空间中高效的搜索出最佳的网络单元，基于该最佳网络单元的CNN具有参数量小、检测精度高等优点，成功的应用于表面缺陷分类。