《表3 不同网络在采集数据上缺陷级的漏检率和误检率》

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《基于一维卷积的生产线冷态重轨表面缺陷快速检测》

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为了进一步评估本文模型的性能，将本文网络与文献[14]中的网络、文献[15]中的一维Lenet-5和一维Alex Net网络进行对比实验，结果如表3所示．从表3中可以明显看出，本文网络的误检率稍高于一维Lenet-5和一维Alex Net网络，但漏检率远远低于一维Lenet-5和一维Alex Net网络．本文认为在检测领域中，对于一个网络的评估应更注重漏检率．漏检率高意味着会因为缺陷的漏检而存在产品质量问题和潜在的安全风险，而误检率高可以由后期的缺陷分割等处理进一步降低，带来的负面影响较小．综合以上，本文所提出的网络性能整体上优于对比网络．为了直观地说明实验结果，图8展示了网络的缺陷级漏检率和误检率的散点图．从图8也可明显地看出本文网络在漏检率上优越的性能．