《表3 检测时间对比：基于神经网络的磁瓦表面缺陷检测识别》

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《基于神经网络的磁瓦表面缺陷检测识别》

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由图15可知，相对于其他两种算法，本文算法对各种缺陷均具有较高的分类精度，均达到92%以上，而且将无缺陷误检为缺陷的概率很小，仅为3.9%，反映本文算法对每个缺陷具有较高的分类精度。对单个磁瓦的检测时间对比如表3所示，由于传统算法检测过程中计算量较小，导致本文算法的检测时间相对于文献[18]较长，但满足工业要求。