摘要
一种基于小目标优化算法的实木板材缺陷检测方法:本发明涉及木材加工技术领域中,实木板材表面缺陷的智能化检测与分级方法。木材加工过程中,表面缺陷检测对产品质量控制至关重要。传统检测方法存在小目标缺陷识别率低、复杂工况适应性差,导致检测精度不足、分拣效率低下。针对这些问题为解决这一问题,本发明提出了一种基于SPFFN和DPHN双独立模型的智能检测方法。实验表明,该方法能在复杂的工况下有效提升小目标缺陷检测精度,解决工业上对实木板材的智能化精准分级工作。本发明应用于实木板材表面缺陷的智能化检测与分级方法。
技术关键词
实木板材
缺陷检测方法
注意力机制
卷积算法
特征空间重构
级联机制
参数化技术
多尺度特征金字塔
控制服务器
工业相机
检测头
图像处理服务器
全局信息整合
HSV色彩空间
优化训练数据
等级划分方法
动态
系统为您推荐了相关专利信息
油耗预测方法
空间特征提取
特征提取模型
融合特征
融合注意力机制
浓度预测方法
残差注意力机制
监测站
动态邻接矩阵
空间特征提取
遥感图像道路提取
特征提取网络
多尺度特征学习
空间金字塔池化
多尺度特征融合
智能监控方法
深度神经网络模型
识别视频序列
对象
模型更新
自动化识别方法
语义特征
动物
多头注意力机制
实体间关系