一种像素级钢材表面缺陷检测与分类方法

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一种像素级钢材表面缺陷检测与分类方法
申请号:CN202510055720
申请日期:2025-01-14
公开号:CN119494834A
公开日期:2025-02-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种像素级钢材表面缺陷检测与分类方法,包括以下步骤:(1)获取多张历史钢材表面缺陷图像及其对应的掩码图像以及实测的钢材表面缺陷图像;(2)构建改进的深度学习模型包括Backbone层、侧输出层Side、上采样层和Outconv层;(3)采用多张钢材表面缺陷图像及其对应的掩码图像对改进的深度学习模型进行训练,得到基于改进的钢材表面缺陷检测与分类模型;(4)采用基于改进的钢材表面缺陷检测与分类模型对多张实测钢材表面缺陷图像进行钢材表面缺陷检测与分类;本发明提高了检测和分类的准确性。
技术关键词
表面缺陷检测 表面缺陷图像 钢材 分类方法 深度学习模型 像素 混合损失函数 上采样 模块 双线性插值 多尺度特征 预测类别 分类系统 处理器 编码 注意力机制 解码 网络结构 多层次
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