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申请/专利权人：盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司
摘要：本发明公开了一种增强多尺度特征提取和目标检测的铝材表面缺陷检测方法，包括：构建标注有铝材表面缺陷的数据集；构建改进的铝材表面缺陷检测模型；将标注有铝材表面缺陷的数据集放入铝材表面缺陷检测模型进行迭代训练，在收敛后得到优化模型；获取铝材表面图像，并输入优化模型中，检测铝材表面缺陷的类别及位置，得到识别结果。进一步提取特征图中更为丰富的特征信息，从而增强模型提取特征的能力，准确识别缺陷特征及类别，防止骨干网络层级运算的深入导致特征图中微小缺陷特征的丢失同时减轻背景信息的干扰，解决IoU度量对小物体位置偏移敏感以及CIoU部分情况下失活的问题，实现了高速、准确且鲁棒性强的铝材表面缺陷检测。
主权项：1.一种增强多尺度特征提取和目标检测的铝材表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：构建标注有铝材表面缺陷的数据集；构建改进的铝材表面缺陷检测模型；将标注有铝材表面缺陷的数据集放入铝材表面缺陷检测模型进行迭代训练，在收敛后得到优化模型；获取铝材表面图像，并输入优化模型中，检测铝材表面缺陷的类别及位置，得到识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 盐城工学院 盐城工学院技术转移中心有限公司 增强多尺度特征提取和目标检测的铝材表面缺陷检测方法
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