摘要
本发明属于缺陷检测领域,公开了一种金属表面缺陷检测方法及系统,该方法首先获取待检测的金属表面图像数据;随后将获取的金属表面图像数据输入到训练好的缺陷检测模型中,以实现对金属表面的缺陷检测;其中的缺陷检测模型采用改进的RT‑DETR模型,改进的RT‑DETR模型采用的编码器为加性注意力的编码器,该编码器生成查询向量和键向量,利用键向量、查询向量和全局权重矩阵计算得到计算结果,将计算结果与编码器输入经过相加归一化和前馈神经网络进行处理,得到编码器的输出。采用加性注意力的编码器对RT‑DETR模型进行改进,有效提升了对缺陷检测能力,并提高了检测速度。
技术关键词
金属表面缺陷检测方法
特征提取模块
编码器
前馈神经网络
金属表面缺陷检测系统
注意力
积层
卷积模块
数据
多尺度
矩阵
图像
处理器
通道
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