摘要
本发明公开一种基于Transformer的汽车零部件缺陷检测方法和系统,其中方法包括:用Vision Transformer作为编码器,对二维汽车零部件图像进行空间特征和长距离依赖特征提取,得到四种不同层级的汽车零部件编码特征图;将第四层级的汽车零部件编码特征图依次输入Sobel滤波器和显著性边缘引导模块中,对图像中的缺陷区域边界信息进行特征增强及提取,得到高层级显著性编码图;利用纹理特征增强方法对不同层级的汽车零部件编码图进行纹理特征的提取与增强,生成不同层级的纹理特征图;利用上下文增强的解码模块对高层级显著性编码图和不同层级的纹理特征图进行前景和背景标记分割,得到汽车零部件缺陷定位结果图像。本发明能够提高汽车零部件图像缺陷区域检测的精度和泛化性。
技术关键词
汽车零部件
缺陷检测方法
纹理特征
编码特征
层级
神经网络训练方法
解码模块
背景图
编码器
滤波器
缺陷检测系统
图像获取单元
前馈神经网络
分层方式
图像缩放
子模块
系统为您推荐了相关专利信息
面向无人机
无人机采集图像
上采样
残差结构
残差网络
网络资源配置方法
网络节点资源
站点
网络节点集合
健康管理功能
图像灰度值
像素差异分析
缺陷检测方法
阴影校正
计算机设备
图像分割方法
石料
参数化技术
图像分割精度
特征提取能力
金属加工控制方法
金属折弯机
铜合金材料
参数
裂纹