Abstract-Vi presenterar en Max-Pooling Convolutional Neural Network metod för övervakad stål defekt klassificering. På en klassificeringsuppgift med 7 defekter, som samlats in från en verklig produktionslinje, erhålls en felfrekvens på 7 %. Jämfört med SVM klassificerare tränas på vanliga funktionsdeskriptorer vårt bästa nät presterar minst två gånger bättre. Inte bara vi får mycket bättre resultat, men den föreslagna metoden fungerar också direkt på rå pixel intensitet av upptäckta och segmenterade ståldefekter, undvika ytterligare tidskrävande och svårt att optimera ad-hoc förbearbetning.
I REF tillämpas dessutom ett maxpoolande konvolutionellt neuralt nätverk för klassificering av ståldefekter.
Steel defect classification with Max-Pooling Convolutional Neural Networks
{'venue': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}