基于ResNet50和Res-UNET的钢材缺陷预测与定位_Jupyter_python

简介：
本研究利用深度学习模型ResNet50及改进版Res-UNet进行钢材表面缺陷的智能检测与精确定位，采用Python在Jupyter Notebook环境中开发实现。 本项目旨在通过计算机视觉技术从图像中预测并定位钢板表面的制造缺陷。首先使用预训练的ResNet50模型进行迁移学习，以确定钢板是否有表面缺陷，并将其分类为有缺陷或无缺陷两类。然后利用Res-UNET架构生成逐像素预测，以便在图像上直观地显示和定位这些缺陷。 项目分为两个主要步骤：首先是通过微调ResNet50模型来训练并评估一个分类器，该分类器能够区分钢板是否含有表面缺陷；其次是采用U-net模型进行图像分割任务，在有缺陷的钢板图片中精确定位出具体的缺陷区域。在这一阶段，除了识别是否存在缺陷外，模型还能预测四种可能的缺陷类型之一。 整个项目使用了TensorFlow Keras框架来开发和训练上述两个关键模型，并利用临时数据集完成其训练与验证过程。最终输出的是对检测到的表面缺陷进行可视化的结果展示。