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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：本发明提出一种基于编码器‑解码器架构的缺陷检测方法。包括：设计空间增强网络进行数据增强，以深度残差网络作为特征提取部分进行特征提取，多层编码器网络将特征提取后的缺陷图像特征图的输入序列经过多个编码器转化为一个固定维度的向量表示，多层解码器网络根据编码器生成的向量表示来生成目标序列，捕捉的全局信息，进而通过预测匹配模块完成对缺陷的检测过程。本发明方法应用于工业缺陷检测能够达到更精确、更鲁棒的检测效果。
主权项：1.一种基于编码器-解码器架构的缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集工业产品图像进行数据增强、标签分类、建立带有分类标签的数据集；S2、建立空间增强网络，用于对图像数据进行扩充增强；S3、建立基于编码器-解码器架构的缺陷检测网络，利用增强后的数据进行迭代训练获取理想的缺陷检测网络模型；缺陷检测网络包括特征提取、位置编码、编码-解码器和预测匹配四个模块；特征提取模块采用backbone网络提取图像特征，位置编码模块采用余弦函数及两个卷积层对各像素位置进行编码，编码-解码器模块采用堆叠连接的6层编码器和解码器结合图像特征及位置编码描述提取图像位置特征，预测匹配模块学习图像位置特征用于识别缺陷类型和确定位置边框；S4、采集工业缺陷图像数据，输入理想的缺陷检测网络，自动定位缺陷边界预测框、输出缺陷像素种类预测结果。
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权利要求：
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