摘要
本发明公开了一种基于FPGA和YOLO的板带钢表面缺陷检测方法,属于图像识别技术领域。本发明的目的是通过改进YOLO算法,提高网络对板带钢表面瑕疵缺陷重要特征的表示能力,从而提升模型的准确度。利用FPGA的高速并行处理能力,实现板带钢表面缺陷的实时检测,减少检测延迟,提高生产效率。采用FPGA硬件实现检测算法,同时通过多种技术手段减少检测精度的损失,并提升FPGA设备的资源使用效率,提高系统的稳定性和可靠性,减少因为软件故障导致的检测误差和停机时间。相比传统的检测系统,本发明可以降低硬件成本和维护费用。同时,该系统可广泛应用于目标识别领域。
技术关键词
带钢表面缺陷
网络结构
通道注意力机制
特征金字塔
数量化方法
YOLO算法
数据输入模块
多层次特征
带钢缺陷
图像识别技术
预训练模型
图片
分层
检测误差
方程
系统为您推荐了相关专利信息
可见光图像
多模态图像融合模型
基础
特征提取对图像
解码器
剩余寿命预测方法
通道注意力机制
数字孪生
残差网络
发射体
残差神经网络
室内定位方法
RSSI数据
遗传算法
编码器
影像测量仪
学习算法
数据处理单元
网络结构
随机梯度下降