龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：安徽工业大学
摘要：本发明公开了一种基于FPDNet的钢铁产品表面缺陷检测方法，属于钢材表面缺陷检测技术领域，包括：在带钢表面缺陷图像数据集中采集数据样本，并对样本进行预处理；基于YOLOv8目标检测框架，设计包含可变形卷积和注意力机制的热轧带钢表面缺陷目标检测模型，并选择HGNetv2网络作为目标检测模型的特征提取器，同时采用GhostConv对骨干网络进行轻量化；利用训练集对模型进行训练，获取最优检测模型；在测试集上测试并输出检测结果与检测速度。本发明基于YOLOv8目标检测框架，选择参数量较少的卷积神经网络HGNetv2作为特征提取网络，同时设计了基于调制可变形卷积和MPCA注意力机制的CEDLAM模块，并选择SIoU损失函数，在提高模型的检测准确度和速度的同时大大降低了模型的参数量。
主权项：1.一种基于FPDNet的钢铁产品表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在带钢表面缺陷图像数据集中采集数据样本，并对样本进行预处理；S2：基于YOLOv8目标检测框架，设计包含可变形卷积和注意力机制的热轧带钢表面缺陷目标检测模型，并选择HGNetv2网络作为目标检测模型的特征提取器，同时采用GhostConv对骨干网络进行轻量化；S3：利用训练集对钢铁表面缺陷目标检测模型进行训练，获取最优检测模型；S4：在测试集上评估最优检测模型，并输出检测结果与检测速度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 一种基于FPDNet的钢铁产品表面缺陷检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号