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專利類型：

發(fā)明授權(quán)

申請(qǐng)(專利)號(hào)：

CN202510714831.3

申請(qǐng)日：

2025-05-30

授權(quán)公告號(hào)：

CN120219397B

授權(quán)公告日：

2025-07-25

申請(qǐng)人：

西南石油大學(xué)

地址：

610500 四川省成都市新都區(qū)新都大道8號(hào)

發(fā)明人：

李瑞; 丁莫平; 張佳寧; 胡佳穎

專輯：

信息科技

專題：

計(jì)算機(jī)軟件及計(jì)算機(jī)應(yīng)用

主分類號(hào)：

G06T7/00

分類號(hào)：

G06T7/00;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/25;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/084

國(guó)省代碼：

51

頁(yè)數(shù)：

10

代理機(jī)構(gòu)：

成都喬一喬專利代理事務(wù)所(普通合伙)

代理人：

吳林

主權(quán)項(xiàng)：

1.一種基于改進(jìn)Faster R-CNN算法的鋼鐵表面缺陷檢測(cè)方法,其特征在于,包括如下步驟：S1、采集各類含有表面缺陷的鋼制產(chǎn)品表面圖像,并標(biāo)注各類缺陷；S2、構(gòu)建改進(jìn)Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò),所述改進(jìn)Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)包括主干網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)、興趣域池化層和分類與回歸頭,所述主干網(wǎng)絡(luò)將灰度圖像進(jìn)行偽彩色轉(zhuǎn)換生成偽彩色圖像,然后分別提取所述灰度圖像和所述偽彩色圖像的特征,并通過注意力機(jī)制進(jìn)行特征融合,生成最終特征圖；所述主干網(wǎng)絡(luò)中,先將灰度圖像轉(zhuǎn)換成偽彩色圖像并計(jì)算所述灰度圖像的紋理梯度,接著將所述偽彩色圖像的每個(gè)通道分別與所述紋理梯度進(jìn)行加權(quán)融合生成偽彩色分支輸入圖,分別使用Resnet50網(wǎng)絡(luò)將所述偽彩色分支輸入圖、所述灰度圖像轉(zhuǎn)換為偽彩色分支特征圖和灰度分支特征圖,然后使用通道級(jí)注意力將所述彩色分支特征圖和所述灰度分支特征圖融合為一個(gè)特征圖,最后再使用空間級(jí)注意力處理基于通道級(jí)注意力融合的特征圖,得到最終特征圖；S3、利用所述鋼制產(chǎn)品表面圖像作為灰度圖像訓(xùn)練所述改進(jìn)Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò),得到鋼制產(chǎn)品表面缺陷識(shí)別模型；S4、采集待預(yù)測(cè)的鋼制產(chǎn)品表面圖像并輸入所述鋼制產(chǎn)品表面缺陷識(shí)別模型,識(shí)別所述待預(yù)測(cè)的鋼制產(chǎn)品表面圖像中的缺陷。

摘要：

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)Faster R-CNN算法的鋼鐵表面缺陷檢測(cè)方法,屬于工業(yè)缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括：采集各類含有表面缺陷的鋼制產(chǎn)品表面圖像；構(gòu)建改進(jìn)Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò),利用采集的圖像訓(xùn)練改進(jìn)Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò),得到鋼制產(chǎn)品表面缺陷識(shí)別模型,利用鋼制產(chǎn)品表面缺陷識(shí)別模型識(shí)別鋼制產(chǎn)品表面圖像中的缺陷。本發(fā)明對(duì)Faster R-CNN模型的主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn),主干網(wǎng)絡(luò)將灰度圖像進(jìn)行偽彩色轉(zhuǎn)換,然后分別提取灰度圖像和偽彩色圖像的特征,并通過注意力機(jī)制進(jìn)行特征融合,達(dá)到增強(qiáng)缺陷特征的目的,顯著提高了鋼鐵表面缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確率。