

一种纹理缺陷检测方法、系统、装置和存储介质.pdf
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一种纹理缺陷检测方法、系统、装置和存储介质.pdf
本发明公开了一种纹理缺陷检测方法、系统、装置和存储介质,其中方法包括以下步骤:获取待检测的图像,并采用预设的二维函数对图像进行标识后,获得多个二维坐标以及各二维坐标的标量值;结合标量值和预设方式分别计算各二维坐标的平均长度能量,以及所有二维坐标的平均图像能量;结合平均长度能量和平均图像能量检测图像的缺陷特征。本发明通过平均图像能量和平均长度能量进行结合去除分纹理特征,并保留下缺陷特征,能够有效的区分纹理特征和下缺陷特征,极大地提高了检测效率和质量;另外,本发明中的检测方法缺陷设计简便,运算速度快,适用于大
基于深度学习的缺陷检测方法、系统、装置和存储介质.pdf
本申请公开了一种基于深度学习的缺陷检测方法、系统、装置和存储介质,涉及图像识别技术,方法包括以下步骤:S1、获取待检测目标的第一图像;S2、获取所述第一图像的平均灰度,将所述平均灰度作为分割阈值;S3、根据分割阈值对所述第一图像进行二值分割,得到分割模板;S4、将所述第一图像和分割模板相与,得到第二图像;S5、将所述第一图像和第二图像送入经过训练神经网络模型中得到目标识别结果。本申请实施例通过将第一图像进行二值化,得到第二图像,凸显了缺陷的位置和轮廓特征,弥补了按照正常图像进行图像识别的识别能力不足的问题
工业缺陷检测优化方法、装置、系统及存储介质.pdf
本申请涉及缺陷检测技术领域,具体而言,涉及一种工业缺陷检测优化方法、装置、系统及存储介质,一定程度上可以解决背景噪声干扰导致分割检测的结果中过检的数量较大的问题。基于联合通道和空间注意力机制,可实现优化分割网络模型的预测参数,进一步确定待检测图像的缺陷目标初始位置信息;基于待检测图像每个通道的特征金字塔,可实现确定每个通道的输出结果,其中,每个通道的输出结果是特征金字塔按层融合确定的;基于预测结果,预测结果包括缺陷目标的初始位置和每个通道的输出结果,可确定前景特征和背景特征,进一步将前景特征和背景特征通过
管道焊缝缺陷检测方法、装置、系统及存储介质.pdf
本申请涉及一种管道焊缝缺陷检测方法、装置、系统及存储介质。其中,管道焊缝缺陷检测方法获取各焊缝图像;分别对各焊缝图像进行预处理,得到各焊缝目标区域图像;对各焊缝目标区域图像进行数据增强处理,得到焊缝缺陷数据集;标注焊缝缺陷数据集中图像的缺陷部位,得到焊缝缺陷训练集;采用焊缝缺陷训练集对目标检测模型进行训练,得到缺陷检测模型;采用缺陷检测模型对待测焊缝图像进行图像匹配,输出检测结果。对焊缝图像进行预处理,能够较好的保留了图像纹理细节。通过对各焊缝目标区域图像进行数据增强处理,使得本申请焊缝缺陷数据集的样本数
一种车辆外观缺陷检测方法、装置和存储介质.pdf
本申请涉及图像处理和深度学习技术领域,具体而言,涉及一种车辆外观缺陷检测方法、装置和计算机可读存储介质。本申请以一阶段网络为基础结构,采集缺陷样本与正常样本,通过数据增广与聚类方法,增加数据量并且总结数据特性;以自适应设计锚点与缩放尺寸让网络具有更好的鲁棒性;添加二次裁剪网络辅助检测;通过多尺度网络与多维特征融合保证对小缺陷的检测能力的同时保留大缺陷的检测能力;使用新型卷积模块,增加提取特征能力;使用新型池化模块,减少下采样的信息丢失;添加交并比损失函数指导网络训练。最终整体网络用于车辆外观缺陷检测,节省