摘要
本发明提出一种基于编码器‑解码器架构的缺陷检测方法。包括:设计空间增强网络进行数据增强,以深度残差网络作为特征提取部分进行特征提取,多层编码器网络将特征提取后的缺陷图像特征图的输入序列经过多个编码器转化为一个固定维度的向量表示,多层解码器网络根据编码器生成的向量表示来生成目标序列,捕捉的全局信息,进而通过预测匹配模块完成对缺陷的检测过程。本发明方法应用于工业缺陷检测能够达到更精确、更鲁棒的检测效果。
技术关键词
解码器架构
缺陷检测方法
编码器
图像位置特征
工业产品图像
特征提取模块
匹配模块
定位缺陷位置
工业缺陷检测
序列
网络模块
深度残差网络
检测网络模型
数据
定位边框
坐标点
系统为您推荐了相关专利信息
金属管道内壁
上采样
图片
特征提取网络
金属管道缺陷
多模态数据融合
智能诊断方法
骨科
计算机程序指令
智能诊断装置
露天矿排土场
动态图像数据
颗粒智能识别
智能识别方法
计算机可读取存储介质
图像分割方法
视盘
多尺度特征融合
混合损失函数
注意力机制
深度学习网络模型
泛化方法
对抗性
积层
数据生成模型