Document
拖动滑块完成拼图
首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

一种基于多注意力机制的工件表面缺陷检测方法 

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:中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司

摘要:本发明公开一种基于多注意力机制的工件表面缺陷检测方法,包括:获取工业产品瑕疵数据集并对原始数据集中工件表面的各类缺陷进行标注,得到带标注的数据集;以带标注的工件图片作为模型输入、并划分数据集;构建融合多注意力机制的神经网络模型得到网络模型,确定损失函数并利用反向传导方法进行模型训练,得到理想模型;利用上述理想模型对待检测图片进行分类预测和回归预测,得到最终检测结果。通过引入注意力机制自适应地学习输入特征图中不同位置和通道的重要性,并为重要的特征提供更高的权重,以捕捉更有区分度的信息。通过增强卷积神经网络对目标的关注和细节的捕捉能力,从而有效地提升工件表面缺陷检测的准确性及精度。

主权项:1.一种基于多注意力机制的工件表面缺陷检测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1获取工业产品缺陷图像数据并进行标注,得到带标签的数据集;步骤2数据预处理并划分数据集;步骤3构建融合多注意力机制的神经网络模型、确定损失函数,使其以数据集中的缺陷图像为输入、以标签数据为输出,并利用反向传导方法进行迭代拟合预测训练,得到对缺陷部位权重增强的融合多注意力机制的缺陷检测网络的理想模型;步骤4利用理想模型对待检测工件图像进行分类预测和回归预测,输出缺陷类别和缺陷位置。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 一种基于多注意力机制的工件表面缺陷检测方法

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。