研究目的
设计一种非接触式、实时可靠且高度自动化的光纤智能缺陷检测方法，以提高检测精度和企业的智能化水平。
研究成果
本文提出的基于DSSD的光纤缺陷检测方法实现了96.7%的高检测率，在检测时间、效率和准确性方面较传统方法均有显著提升。未来研究应扩充数据库以涵盖更多缺陷类型，并探索适用于工业场景的快速算法。
研究不足
该研究聚焦于三种特定类型的光纤缺陷，可能未涵盖所有可能的缺陷。该算法在实际生产环境中的性能有待进一步验证。
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[2019年IEEE国际智能物联网会议(SmartIoT) - 中国天津(2019.8.9-2019.8.11)] 2019年IEEE国际智能物联网会议(SmartIoT) - 基于DSSD网络的光纤缺陷检测方法
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[2019年IEEE国际智能物联网会议(SmartIoT) - 中国天津(2019.8.9-2019.8.11)] 2019年IEEE国际智能物联网会议(SmartIoT) - 基于DSSD网络的光纤缺陷检测方法
DOI：10.1109/SmartIoT.2019.00075
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
光纤表面缺陷具有多样化的特征和不同的复杂因素，因此光纤表面缺陷检测方法具有良好的泛化性能。针对传统生产线光纤缺陷检测方法效率低、检测时间长、误检率高的问题，本文建立了包含三类光纤表面缺陷样本的数据库，并通过数据增强以减少过拟合。提出了一种基于DSSD算法的光纤表面检测方法，在卷积神经网络中采用ResNet-101基础网络以增强网络特征提取能力并提高算法鲁棒性。实验数据显示，基于DSSD算法的检测率可达96.7%，证明所设计的光纤智能缺陷检测方法不仅能大幅缩短检测时间，还能提高检测效率和检测精度。
作者：
Shiman Wang，Liming Wu，Wenhao Wu，Junchao Li，Xinying He，Feiyang Song
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