基于网格分割的多尺度酒瓶缺陷检测研究

摘要：

近年来,深度学习技术在不同计算机视觉任务中都取得了重大突破,基于深度学习的视觉检测方法具有精度高、鲁棒性强的优势.本文针对酒瓶包装缺陷检测领域进行研究,设计了一种基于网格的多尺度缺陷检测模型,通过对原始图像划分网格,将缺陷映射到对应网格位置以解决缺陷形状多样、难以定义的问题;并在不同尺度的特征上检测缺陷,解决酒瓶缺陷尺度变化大的问题.

关键词：缺陷检测、深度学习、多尺度、全卷积网络

所属期刊栏目：59

分类号：TS206.1(食品工业)

在线出版日期：2023-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：104-108