5月16日18:30,缺陷检测算法讨论主题学术沙龙在爱特楼618顺利召开。本次学术沙龙由电子科学与技术系旷海兰副教授主持,实验室研究生踊跃参与。
首先,参会研究生以卡片机设计中的算法为重点,对传统算法和深度学习算法进行了深入的比较探讨。传统算法采用模板匹配的方式,以良品作为模板,对其他待检测的卡片与模板进行匹配,设定良品判断阈值,完成不良检测;深度学习算法基于大量样本数据集,自动提取图像中的深层特征,实现卡片缺陷检测分类。
接着,在旷海兰老师的带领下,同学分为两组对传统算法和深度学习算法进行实践使用,具体分析两种算法在应用场景中的使用效果,并综合使用两种算法来解决缺陷检测问题。
通过本次学术沙龙,实验室同学们形成了对卡片检测的系统认识,并对传统算法和深度学习算法在缺陷检测中的运用有了清晰思路。丰富了学术认知,增强了学习成效。
(撰稿:陈茂林;编审:宋婉莹)