10.3969/j.issn.1005-1295.2023.02.010
基于修复对抗网络的烟包表面缺陷检测方法
针对烟包表面缺陷检测方法存在识别准确率低、复用性差和检测条件高等问题,提出一种基于图像修复对抗网络的烟包表面缺陷检测方法.利用UNET网络改进上下文编码器构成修复网络,分别用扩张率等于2和3的空洞卷积提取不同粒度的特征信息,通过SK注意力机制对其赋予权重后融入到残差网络中构成判别网络,根据待测图像与修复图像的差值过滤掉缺陷特征比较明显的烟包,对差阈值附近的烟包用判别网络进行二次检测.在3000张烟包图像数据集上对比试验,结果显示,检测速度较快,准确率最高为97.5%,可以有效滤除表面缺陷的烟包.研究对包装盒表面缺陷的检测具有借鉴意义.
缺陷检测、修复网络、判别网络、注意力机制、二次检测
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TB487;TS47(工业通用技术与设备)
2023-05-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
58-62,68