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公开(公告)号：CN119963511A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510038504.0
申请日：2025-01-10
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V20/70 , G06N3/082
Abstract: 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。
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