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视觉注意力网络系统及工件表面缺陷检测方法

摘要

为解决现有非接触无损工件缺陷检测识别准确率低、检测效果较差、已被图像非缺陷位置信息所掩盖的技术问题,本发明提供了一种视觉注意力网络系统及工件表面缺陷检测方法,在卷积神经网络模型作为工件分类网络的基础上,加入视觉注意力模块,通过视觉注意力模块生成的软注意力模板提取特征图中的重要特征,进而提升了CNN模型对具有表面缺陷的工件的识别准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN109035233B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安邮电大学;

    申请/专利号CN201810820348.3

  • 申请日2018-07-24

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构61211 西安智邦专利商标代理有限公司;

  • 代理人杨引雪

  • 地址 710121 陕西省西安市长安区韦郭路西安邮电大学

  • 入库时间 2022-08-23 12:31:09

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