基于多尺度和注意力机制的混合监督金属表面缺陷检测

摘要：

针对缺陷检测中被检测样品中因缺陷目标形状各异引起的无法提取有效特征的问题,本文提出基于深度学习的缺陷检测模型.该模型使用改进后的多尺度特征融合模块,在控制计算量的基础上解决识别不同大小缺陷的问题.通过引入非局部注意力机制模块,模型对缺陷特征的提取能力得到加强;在训练中使用混合监督训练,探索模型所需要的标注量和检测准确度之间的关系.本文方法在KSDD、KSDD2 和STEEL 3 个数据集上都获得了比先进方法更好的精确度,对于不同类型的缺陷都能提取到有判别力的特征.与先进的完全监督方法和无监督方法相比,在数据集上精确度平均提高0.8%和11%.

关键词：缺陷、检测、特征提取、学习算法、学习系统、图像处理、金属、产品品质、深度学习

所属期刊栏目：18

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省研究生科研创新计划项目

在线出版日期：2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：886-893