基于图像-点云数据双分支混合模型的三维异常检测方法

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基于图像-点云数据双分支混合模型的三维异常检测方法
申请号:CN202410738576
申请日期:2024-06-07
公开号:CN118628808A
公开日期:2024-09-10
类型:发明专利
摘要
本发明涉及工业异常检测技术领域,公开了一种基于图像‑点云数据双分支混合模型的三维异常检测方法。对拍摄的待检测对象的图像数据和点云数据进行预处理,以减少背景干扰;选择相应的神经网络提取图像数据和点云数据的特征;构建能够融合不同语义特征的混合跨模态多头注意力的多语义特征融合模块,对步骤2中提取出的图像特征和点云特征进行融合,将融合后的多模态特征输入标准流模型得到每个像素的异常分数值,得到异常检测的结果。本发明通过同时关注产品图像和产品点云两个模态的数据,加强对点云数据的利用以及增强两个模态数据之间的融合,大大提高了检测精度。
技术关键词
异常检测方法 卷积特征 语义特征 注意力 分支 图像特征提取 矩阵 多模态特征融合 点云特征提取 异常检测技术 核心 键值 数据特征提取 跨模态 双线性插值
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