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颜梦玫 (颜梦玫.) [1] | 杨冬平 (杨冬平.) [2]

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。

Keyword:

卷积神经网络 图像识别 深度学习 缺陷检测 自注意力机制

Community:

  • [ 1 ] 福州大学先进制造学院
  • [ 2 ] 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心
  • [ 3 ] 之江实验室人工智能研究院混合增强智能研究中心

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Source :

机械制造与自动化

Year: 2024

Issue: 05

Volume: 53

Page: 229-233

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