一种多尺度特征金字塔网络融合ViT的手机外壳缺陷检测方法

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一种多尺度特征金字塔网络融合ViT的手机外壳缺陷检测方法
申请号:CN202411514557
申请日期:2024-10-29
公开号:CN119445227A
公开日期:2025-02-14
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种多尺度特征金字塔网络融合ViT的手机外壳表面缺陷检测方法,属于人工智能图像处理领域。其包括:分析手机外壳缺陷特征,确定缺陷类型;采集手机外壳图像并预处理;对图像进行像素级标注并添加标签信息,构建数据集;通过裁剪、翻转、加噪等进行数据增强,生成训练集、验证集和测试集;构建融合多尺度特征金字塔网络与ViT的缺陷检测模型;将训练集、验证集和测试集输入模型进行训练与评估,获得训练好的模型;将待检测图像输入模型,输出缺陷类型及标注缺陷位置的结果图像。本发明通过特征金字塔网络实现多尺度目标检测与语义分割,融合ViT获取全局信息和位置关联性,提高缺陷检测的准确性与定位能力。
技术关键词
手机外壳缺陷 多尺度特征金字塔 结构光投影仪 手机外壳表面 特征金字塔网络 缺陷检测方法 人工智能图像处理 训练集 相机设备 检测手机外壳 融合多尺度特征 标注工具 物体表面形状 注意力机制 投影结构光 多尺度信息
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