《表3 在数据集Set-1、Set-2、Set-3上的耗时对比 (秒×102)》

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《基于改进多尺度采样算法的焊缝缺陷图像识别》

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本文的实验环境是在Windows 7系统，Inter Core i3-7100，3.9GHz CPU，内存8GB，Matlab（2014Ra）下进行的，为了测试该算法的耗时，在Set-1、Set-2、Set-3数据集上对改进的多尺度方法、基于深度学习模型方法、ANFIS方法进行测试，测试结果见表3。从表中可以看出本文方法耗时明显小于文献[2]、文献[5]中方法，因此本文所提出的方法具有很高的检测效率。对于深度学习模型而言，其网络特征构建时需要训练网络参数、调整节点权值，这部分是最耗时的。然而本文算法只需要计算焊缝图像单尺度分解下的RSP投影作为步函数匹配MP投影后的各成分之间能量之和，因此计算速度快、耗时少。