基于MFA-UNet的铜制螺纹零件外表面缺陷检测OA北大核心CSTPCD
Copper threaded part surface defect detection algorithm based on MFA-UNet
针对工业现场铜制螺纹零件外表面缺陷检测效率低和精度差的问题,提出一种融合多尺度特征与注意力的U型网络(Multi-Scale Features and Attention Fused UNet,MFA-UNet)模型的铜制螺纹零件外表面缺陷检测算法.首先,设计一种双路下采样模块,并行使用普通卷积和空洞卷积提升模型的特征提取能力;其次,在跳跃连接部分加入复合空间注意力模块,增强分割模型对空间信息和边缘信息的提取能力;然后,在上采样过程中加入压缩激励…查看全部>>
In industrial settings,detecting surface defects on copper threaded parts often faces challenges of low efficiency and poor accuracy.To address this,it proposes a copper threaded part surface defect detection algorithm based on MFA-UNet(Multi-Scale Features and Attention Fused UNet).Firstly,a dual down sampling module is designed,utilizing both ordinary convolution and dilated convolution to enhance the model's feature extraction capabilities.Secondly,…查看全部>>
马涛;李敬兆
安徽理工大学计算机科学与工程学院,淮南 232001安徽理工大学计算机科学与工程学院,淮南 232001
计算机与自动化
零件缺陷检测图像分割注意力机制相似度对比
part defect detectionimage segmentationattention mechanismsimilarity comparison
《现代制造工程》 2024 (5)
矿山信息与物理接口机制与安全交互方法研究
113-120,94,9
国家自然科学基金资助项目(51874010)
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