一种基于多维注意力机制的航天器热控薄膜镀膜缺陷识别方法

本发明涉及多维注意力机制的航天器热控薄膜镀膜缺陷识别方法。该方法构建基于监测数据‑检测图像敏感特征‑镀膜缺陷的关联映射模型，通过构建通道‑空间注意力机制卷积神经网络，实现卷积核对航天器表面镀膜多类型缺陷的精准特征信息提取；通过随机旋转、镜像、对称、模糊、改变亮度、调整对比度、改变饱和度和添加高斯噪声等方式，对样本量较小的种类缺陷类别进行数据扩充并丰富数据集，解决多类型缺陷样本量不均衡问题；基于GhostConv的自适应幽灵卷积模块设计了轻量级模块(LM‑Block)和基于注意力机制的特征增强模块(FEM‑block)，基于以上模块提出一种基于高效自适应卷积和通道‑空间金字塔池化的镀膜缺陷检测模型架构来实现缺陷的准确识别。