摘要
本申请公开了一种工件表面的瑕疵检测方法、系统、设备及介质,其中,该方法获取待检测工件表面的多视角数据集;将多视角数据集输入至训练好的瑕疵检测模型,得到目标瑕疵检测结果;其中,训练好的瑕疵检测模型通过以下步骤得到:获取多视角图像训练集;对多视角图像训练集进行向量嵌入转换,得到多视角图像向量集;将多视角图像向量集输入至初始化的瑕疵检测模型中进行多级特征捕捉,得到目标多视角特征图,目标多视角特征图的特征通道数和特征分辨率负相关;根据目标多视角特征图,对初始化的瑕疵检测模型进行参数更新,得到训练好的瑕疵检测模型。该方法可以有效提高对工件表面进行瑕疵检测的准确性。本申请涉及计算机视觉技术领域。
技术关键词
注意力参数
多视角特征
瑕疵检测方法
多视角视觉
检测工件表面
训练集
表面瑕疵检测
多级特征
分辨率
图像分割
图像嵌入
瑕疵检测系统
通道
数据
系统为您推荐了相关专利信息
电压无功
多时间尺度协调
注意力参数
调控方法
节点特征
一体化齿轮箱
人工智能模型
滑动时间窗口
故障检测
深度残差
标签生成方法
融合语义
多层级标签
文本段落
标签结构
露天矿卡车
轨迹预测方法
轨迹预测模型
注意力神经网络
矩阵
织物瑕疵检测方法
掩膜矩阵
掩膜数据
两阶段
图像拼接