Abstract：
为实现对铸件各种不同缺陷的自动诊断,设计一种视觉检测系统对铸造产品进行外观检测.利用多头自注意力模块对图像识别网络的下采样过程进行增强,使得经典图像分类网络能够获得全局特征信息,以提升模型对铸件体外观上细小裂纹和大范围毛刺的识别能力.实验结果表明:改进得到的卷积网络对铸件缺陷具有较高的识别准确率,能够较准确地判断铸件缺陷类型.
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机械制造与自动化
ISSN： 1671-5276
Year： 2024
Issue： 5
Volume： 53
Page： 229-233
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