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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明提供一种设备缺陷检测方法，包括：获取设备的原始红外图像和原始紫外图像；对原始红外图像和原始紫外图像进行预处理，得到预处理后的原始红外图像和预处理后的原始紫外图像；分别提取预处理后的原始红外图像的特征和预处理后的原始紫外图像的特征，得到红外特征图和紫外特征图；通过双分支增强模块对红外特征图和紫外特征图分别进行信息增强和压缩，得到压缩后的红外增强特征图和压缩后的紫外增强特征图；通过独有属性选择模块和共有属性选择模块对压缩后的特征图进行处理，得到最终融合特征图；将最终融合特征图输入到Mobile‑Aim网络中，得到设备缺陷检测结果。本发明能够提升缺陷识别结果的精度。

主权项：1.一种设备缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤；S1，采用红外热成像仪和紫外相机对设备的原始图像进行采集，获取设备的原始红外图像和原始紫外图像；S2，对原始红外图像和原始紫外图像分别进行预处理，得到预处理后的原始红外图像和预处理后的原始紫外图像；S3，分别提取预处理后的原始红外图像的特征和预处理后的原始紫外图像的特征，得到红外特征图和紫外特征图；S4，通过双分支增强模块对红外特征图和紫外特征图分别进行信息增强和压缩，得到压缩后的红外增强特征图和压缩后的紫外增强特征图；S5，通过独有属性选择模块对压缩后的红外增强特征图和压缩后的紫外增强特征图进行融合处理，得到含有独有属性的融合特征图，通过共有属性选择模块对压缩后的红外增强特征图和压缩后的紫外增强特征图进行融合处理，得到含有共有属性的融合特征图，再对含有独有属性的融合特征图和含有共有属性的融合特征图进行融合，得到最终融合特征图；S6，将最终融合特征图输入到Mobile-Aim网络中，得到设备缺陷检测结果，所述Mobile-Aim网络是在MobileSAM网络的基础上，在卷积层和全连接层中间加入a-Aim模块，其中卷积层和a-Aim模块之间用L2正则化层和残差网络连接，a-Aim模块和全连接层之间用Dropout层和残差网络相连接，且在卷积层和全连接层引入跳跃连接；其中，所述双分支增强模块包含位置信息增强单元和图像信息增强单元，在位置信息增强单元中，对红外特征图的通道和紫外特征图的通道沿横坐标方向进行平均池化操作，得到红外横坐标方向特征图和紫外横坐标方向特征图，对红外特征图的通道和紫外特征图的通道沿纵坐标方向进行平均池化操作，得到红外纵坐标方向特征图和紫外纵坐标方向特征图，图像信息增强单元对红外横坐标方向特征图和红外纵坐标方向特征图进行拼接得到红外增强特征图，再对红外增强特征图进行压缩，得到压缩后的红外增强特征图，且图像信息增强单元对紫外横坐标方向特征图和紫外纵坐标方向特征图进行拼接得到紫外增强特征图，再对紫外增强特征图进行压缩，得到压缩后的紫外增强特征图。

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