摘要
本发明公开了一种用于变速箱壳体的金属缺陷视觉检测方法及系统,包括:通过图像采集装置获取变速箱壳体的平面图像,进行灰度化和归一化处理,生成预处理图像;将预处理图像分别输入N个卷积神经网络缺陷检测模型,并行的进行计算,生成N个特征向量;将N个特征向量依次组合成序列的形式,进行无位置编码的自注意力机制计算,生成注意力序列;将注意力序列中的第一个表征向量输入前馈神经网络模型,生成当前变速箱壳体的表面存在金属缺陷的置信度,本发明实现了针对变速箱壳体上形状不规则的金属缺陷进行准确的检测,且能够对各类变速箱壳体进行统一范式下的金属缺陷检测。
技术关键词
缺陷视觉检测方法
变速箱壳体
神经网络模型
前馈神经网络
图像采集装置
注意力机制
序列
缺陷视觉检测系统
矩阵
金属缺陷检测
卷积模块
像素点
亮度
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计算机设备
系统为您推荐了相关专利信息
流量特征信息
全局路径规划
虚拟输出队列
数据中心
Raft协议
策略推荐方法
生理特征参数
神经网络模型
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人工神经网络模型
风险识别方法
水质
地下水
指数
混合神经网络模型
岩性识别方法
样本
引入注意力机制
特征提取能力