摘要
本发明公开了一种合金表面加工缺陷的检测方法、装置、设备、介质及产品,该方法包括:采集目标合金加工后的目标合金图像,并根据预训练的网络模型的输入数据需求,将图像切分成目标局部图块并输入至模型中,得到各异常缺陷特征图;根据各图中异常点的位置坐标和各图所属目标局部图块在目标合金图像中的切分位置,标识缺陷区域;根据缺陷区域在目标合金图像中的占比,确定目标合金在加工后的表面加工缺陷程度。通过预训练的网络模型获取目标合金图像的异常缺陷特征图,根据缺陷区域在目标合金图像中的占比,量化缺陷程度,提高了合金表面加工缺陷的检测效率和精度,并且可以对合金加工过程实时监测,降低人力成本,提高了合金的质量控制的可靠性。
技术关键词
标识缺陷
图像编码器
图像采集装置
语义分割网络
合金加工过程
计算机程序产品
图像采集参数
环境光照条件
照明光源
解码器
处理器
可读存储介质
坐标
注意力机制
数据
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习特征
组学特征
CT影像数据
卷积神经网络深度特征
卷积神经网络提取
港口集装箱装卸
集装箱表面图像
坐标系
吊具控制系统
Kabsch算法
物品标签
数据处理方法
多语言翻译模型
语义向量
图文
自然语言文本
机器学习模型
自主驾驶系统
文本编码器
图像编码器
异构机器人
图像特征点
图像采集装置
定位方法
惯性传感器