摘要
本申请涉及工业视觉领域,尤其涉及一种产品缺陷检测方法。包括滑动切割产品图像;对切割子图提取多尺度特征;使用超参数进化方法部署小目标检测模型;使用小目标检测模型对多尺度特征进行分类检测,得到切割子图的缺陷检测结果;拼接切割子图的缺陷检测结果,得到产品缺陷检测结果。增强了模型对小目标特征的表达能力,融合不同感受野合不同尺度的特征,使得模型能够同时捕获高层语义特征和低层细节特征。利用注意力机制使得模型对小目标的有效信息和关键通道有更高的关注度,提升了模型的聚焦能力,减轻了计算开销。可以快速的部署模型,提高了对不同的检测目标进行检测时的工作效率。
技术关键词
产品缺陷检测方法
多尺度特征
超参数
进化方法
产品样本
高层语义特征
通道
上采样
图像
复杂度
注意力机制
图片
非线性
精度
尺寸
视觉
系统为您推荐了相关专利信息
多任务学习方法
光伏电站
特征提取网络
功率
动态更新
面向高分辨率遥感影像
语义分割神经网络
分支
道路提取方法
注意力