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基于YOLOv2网络模型的手机镜片缺陷实时检测方法（2021年05期 v.42 28-32页）

‖  文章供稿：王国鹏  王习东  王保昌  王恒涛
‖  字体： [大] [中] [小]

2021年05期 v.42 28-32页

王国鹏1  王习东1  王保昌2  王恒涛1

（1.三峡大学计算机与信息学院，湖北 宜昌 443002  

2.三峡大学理学院，湖北 宜昌 443002）

摘要：针对手机镜片缺陷检测采用人工目视法存在效率低、误检率高、易受主观影响；且现有的机器视觉法存在成本高和应用场景为静态图片等问题，提出一种基于YOLOv2网络模型的手机镜片缺陷实时检测方法。首先，对手机镜片缺陷检测数据集样本进行归一化处理；然后，调整网络模型的训练参数，并将数据集送入YOLOv2网络模型进行迭代训练，分析训练过程的性能曲线，得到最优权重；最后，对验证集样本进行检测分析。实验结果表明：该检测方法的实时检测速度可达14帧/s；缺陷定位精度高，检测准确率为96.13%；可满足低成本条件下，手机镜片缺陷实时检测的需求。

关键词：YOLOv2；手机镜片检测；机器视觉；归一化处理

中图分类号：TP391.41        文献标识码：A             文章编号：1674-2605(2021)05-0005-05

DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2021.05.005

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