# 基于深度学习的热轧带钢表面缺陷自动检测技术
Automatic detection technology for surface defects of hot-rolled strip steel based on deep learning
# 1
基于Pytorch框架初步搭建了一套用于缺陷检测的CNN网络(Convolutional Neural Networks)，借助带标签数据，使用交叉验证的数据集分配方法，对网络进行训练和检测，实验表明，在训练轮次为100轮的条件下，我们的网络识别正确率可达68%；
# 2
为了充分利用现有数据集，提高模型的泛化性能，我们给现有数据集加上高斯噪声，对数据集进行旋转平移等操作；
# 3
为了减弱网络模型的过拟合现象，我们采用神经元随机失活(Dropout)方法，通过随机让部分神经元临时不参与计算的方式，减少神经元之间的依赖，迫使网络学习更加普适化的特征；
# 4
为了减少参数数量，提升运算速度，我们改变最初的网络，采用一种轻量化的网络(EffNet)，这种网络相比于传统轻量化网络(SqueezeNet、MobileNet等)，在参数量基本相同的情况下，识别精度更高；
# 5
为了增加自动检测系统的交互性能，我们借助pyqt5设计了具有统计缺陷数量和显示识别结果功能的GUI界面，并将相关代码移植到Linux操作系统下，通过树莓派运行，经检测识别正确率可达94%；
基于深度学习的热轧带钢表面缺陷自动检测技术python源码+介绍PPT+技术文档+UI（高分毕设）.zip
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2024-04-12
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projectcode30312 
_config.yml 26B 网络文件与保存模型 train_final.py 6KB MyProject.pt 4.12MB test_final.py 5KB 测试代码(可视化).py 3KB 训练测试合并代码.py 3KB
数据集网盘地址.txt 621B GUI界面设计 final01.py 4KB demo.ui 5KB demo01.py 2KB demo01.ui 3KB demo.py 4KB
结题答辩PPT.pdf 1.88MB 中期检查：基于深度学习的热轧带钢表面缺陷自动检测技术.pdf 1.64MB README.md 1KB资源评论
