清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

One-stage object detection networks for inspecting the surface defects of magnetic tiles

瓦片 目标检测 计算机视觉 人工智能 计算机科学 过程(计算) 对象(语法) 职位(财务) 磁铁 曲面(拓扑) 班级(哲学) 阶段(地层学) 模式识别(心理学) 工程类 机械工程 数学 材料科学 古生物学 几何学 财务 经济 复合材料 生物 操作系统
作者
Jiaqi Wei,Peiyuan Zhu,Xiang Qian,Shidong Zhu
标识
DOI:10.1109/ist48021.2019.9010098
摘要

One of the core components of the permanent magnet motor is magnetic tile and surface defect detection of it is of vital importance to ensure the performance and service life of the motor. This paper employs a deep learning method based on computer vision to detect the surface defects on magnetic tiles in order to replace manual inspection and increase productivity. Considering the real-time requirements of the industrial site, three designed one-stage object detection networks of different depth are compared on our Inner-R surface dataset of magnetic tiles. The whole image is input into the networks which regard the object detection as a regression problem and output the value of class probability and position coordinate of the object. This approach can detect more than one defects on the same image as well as the location of defects which provides advantages to find the number of defects per class and improve the manufacturing process. As the result shows, the YOLOv3 network is the most applicable one in this magnetic tile surface defect detection problem and the detection time is less than 23 ms, which is an eye-catching result.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
1分钟前
k001boyxw完成签到,获得积分10
1分钟前
ChatGPT完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
雪白小丸子完成签到,获得积分10
1分钟前
2分钟前
ch发布了新的文献求助10
2分钟前
lulululululu完成签到,获得积分20
2分钟前
李志全完成签到 ,获得积分10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
调皮金连发布了新的文献求助10
3分钟前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
之_ZH完成签到 ,获得积分10
3分钟前
futianyu完成签到 ,获得积分0
3分钟前
nav完成签到 ,获得积分10
4分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
4分钟前
maggiexjl完成签到,获得积分10
4分钟前
4分钟前
孤岛发布了新的文献求助10
4分钟前
zgx完成签到 ,获得积分10
4分钟前
Wang完成签到 ,获得积分20
4分钟前
NS完成签到,获得积分0
4分钟前
NexusExplorer应助孤岛采纳,获得10
4分钟前
xlj730227完成签到 ,获得积分10
4分钟前
Billy应助AliEmbark采纳,获得30
5分钟前
kmzzy完成签到,获得积分10
5分钟前
严冰蝶完成签到 ,获得积分10
5分钟前
5分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
5分钟前
常有李完成签到,获得积分10
5分钟前
6分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976683
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520788
关于积分的说明 11204819
捐赠科研通 3257565
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798756
邀请新用户注册赠送积分活动 877897
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806648