摘要
本发明涉及电缆表面缺陷检测技术领域,提出了一种电缆表面缺陷检测方法,在检测效率上,采用混合量化技术和硬件加速手段,大幅提升了模型推理速度,让系统能够快速处理大量检测数据,独特的动态追踪技术减少了不必要的计算量,使检测过程更为高效,能适应电缆高速生产的检测节奏;在检测精度和鲁棒性上,多模态特征融合策略充分整合了不同传感器的优势信息,从像素、特征图到决策层面的融合,有效增强了对缺陷特征的捕捉和分析能力,深度学习模型的结构优化和创新训练方式,显著提高了对微小缺陷的检测能力,并且在复杂环境下依然能保持较低的误检率。
技术关键词
表面缺陷检测方法
精密时钟协议
电缆
多模态特征融合
CSP结构
全局平均池化
报文
深度学习模型
线阵CCD相机
Sigmoid函数
卡尔曼滤波
多传感器
运动模糊核
图像像素
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时间同步
标定法
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