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申请/专利权人:山东省计算中心(国家超级计算济南中心);青岛海尔智能技术研发有限公司;山东山科数字经济研究院有限公司
摘要:本发明提供了基于局部整体上下文感知的钢铁表面瑕疵检测方法及系统,涉及图像处理技术领域,所述方法包括:获取待检测钢铁图像;将钢铁图像输入钢铁表面瑕疵检测模型中进行检测,获得钢铁表面瑕疵检测结果;局部整体感知网络利用不同空洞率的空洞卷积提取不同尺度的局部特征,并在获取全局特征时,将查询向量、键向量和值向量均输入到卷积模块、深度卷积模块和逐点卷积模块中处理;多层级交互网络利用局部整体感知网络不同层的输出,进行跨层特征融合;强化识别网络,融合多层级交互网络的输出特征,对融合后的特征进行增强与检测,得到钢铁表面瑕疵检测结果。本发明能够提高钢铁瑕疵检测的准确率和效率。
主权项:1.基于局部整体上下文感知的钢铁表面瑕疵检测方法,其特征在于,包括:获取待检测钢铁图像;将待检测钢铁图像输入训练好的钢铁表面瑕疵检测模型中进行检测,获得钢铁表面瑕疵检测结果;其中,所述钢铁表面瑕疵检测模型包括依次连接的局部整体感知网络、多层级交互网络和强化识别网络,所述局部整体感知网络利用不同空洞率的空洞卷积提取不同尺度的局部特征,并在利用查询向量、键向量和值向量获取全局特征时,将查询向量、键向量和值向量均输入到卷积模块、深度卷积模块和逐点卷积模块中处理;所述多层级交互网络利用局部整体感知网络不同层的输出,进行跨层特征融合;所述强化识别网络,融合多层级交互网络的输出特征,通过通道注意力模块和空间注意力模块对融合后的特征进行增强,并将增强后的特征输入检测头中,得到钢铁表面瑕疵检测结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 青岛海尔智能技术研发有限公司 山东山科数字经济研究院有限公司 基于局部整体上下文感知的钢铁表面瑕疵检测方法及系统
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