摘要：中厚板材在轧制过程中存在表面缺陷种类多、背景复杂的问题。为了能够实时准确地检测中厚板表面缺陷，首先设计了基于遗传算法－加权大津法(weightedOTSUmethodbasedongeneticalgorithm，GA-W-OTSU)来实现缺陷感兴趣区域(regionofinterest，ROI)的提取，通过对类间方差函数进行加权优化，并采用遗传算法寻找最优阈值，分割出缺陷候选区;然后基于Inception-Resnet-v2模型进行迁移学习，并通过样本扩增、加权损失等处理手段，提升模型的分类准确率及泛化能力。结果表明，该检测方法对中厚板表面常见缺陷的平均检出率大于98%，平均识别率大于88%。关键词：中厚板缺陷；表面检测；GA-W-OTSU；Inception-Resnet-v2；迁移学习 下载高清全文——中厚板表面缺陷检测关键技术的研究与应用.pdf