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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(湖州)
摘要：本发明提供了一种基于ViG的手机麦克风零件缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤一：首先将正常麦克风零件样本图分为大小相同的patch，每个patch代表图结构中的一个节点，对于每个节点通过K近邻K‑nearestneighbor，KNN算法找到它的K个最近邻节点并为其添加边，实现基于图像的图表示；步骤二：然后将待测图输入到ViGVisionGraphneuralnetwork框架中，使用训练好的图卷积网络GraphConvolutionalNetwork，GCN模型对正常样本麦克风零件图进行特征提取；步骤三：使用马氏距离以并行计算的方式测出所提取到的节点特征之间的距离，并得出所测试图的异常分数，实现麦克风零件图的缺陷检测。本方法实现了工业生产中零件缺陷检测，提升了网络的缺陷检测效率。
主权项：1.一种基于ViG的手机麦克风零件缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：首先将正常麦克风零件样本图分为大小相同的patch，每个patch代表图结构中的一个节点，对于每个节点通过K近邻K-nearestneighbor，KNN算法找到它的K个最近邻节点并为其添加边，实现基于图像的图表示；步骤二：然后将待测图输入到ViGVisionGraphneuralnetwork框架中，使用训练好的图卷积网络GraphConvolutionalNetwork，GCN模型对正常样本麦克风零件图进行特征提取；步骤三：使用马氏距离以并行计算的方式测出所提取到的节点特征之间的距离，并得出所测试图的异常分数，实现麦克风零件图的缺陷检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(湖州) 一种基于ViG的手机麦克风零件缺陷检测方法
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