摘要
本发明公开了一种轻量化工业产品表面缺陷检测方法,属于计算机视觉与人工智能应用领域,本发明通过获取工业产品表面缺陷图像数据集,并对数据进行预处理;构建YOLO‑IDL工业产品表面缺陷检测模型,设计轻量级分层多尺度特征提取网络作为主干网络,设计尺度灵犀颈作为颈部网络,头部网络采用YOLOv8头部网络;再使用预处理后的工业产品表面缺陷图像数据集,对YOLO‑IDL工业产品表面缺陷检测模型进行训练,得到训练集好的YOLO‑IDL工业产品表面缺陷检测模型并进行部署,以对工业产品表面缺陷进行检测,输出缺陷类型以及位置。
技术关键词
工业产品表面缺陷
多尺度特征提取
深度学习模型
网络模块
输出特征
阶段
分层
通道
工业生产流水线
图像
卷积模块
线性插值方法
注意力
分辨率
上采样
数据
仿真工具
计算机视觉