基于卷积自编码器的医用玻璃瓶口缺陷检测方法OACSTPCD
Medical Glass Bottle Mouth Defect Detection Method Based on Convolutional Autoencoder
为解决缺陷检测中缺陷样本数量少、种类多、难以提供足够的数据来进行有监督深度学习模型训练的问题,本文利用工业生产中大量易获取没有缺陷的正样本数据,建立Encoder-Decoder结构的卷积自编码网络缺陷检测模型,将空间和通道注意力的卷积注意力模块嵌入编码器中增强网络特征提取能力.在编码阶段加入上下文信息模块,获得更大的感受野,减小计算量.同时,结合多尺度结构相似性MS-SSIM和L1损失来改善图像重构效果,使用峰值信噪比PSNR衡量重构误差并判别…查看全部>>
任秋霖;任德均;李鑫;闫宗一;曹林杰;唐洪
四川大学机械工程学院,四川 成都 610065四川大学机械工程学院,四川 成都 610065四川大学机械工程学院,四川 成都 610065四川大学机械工程学院,四川 成都 610065四川大学机械工程学院,四川 成都 610065四川大学机械工程学院,四川 成都 610065
信息技术与安全科学
医用玻璃瓶缺陷检测卷积自编码器注意力机制峰值信噪比
《计算机与现代化》 2022 (8)
114-120,7
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