為解決現有非接觸無損工件缺陷檢測識別準確率低、檢測效果較差、已被圖像非缺陷位置信息所掩蓋的技術問題,本發明提供了一種視覺注意力網絡及工件表面缺陷檢測方法,在卷積神經網絡模型作為工件分類網絡的基礎上,加入視覺注意力模塊,通過視覺注意力模塊生成的軟注意力模板提取特征圖中的重要特征,進而提升了CNN模型對具有表面缺陷的工件的識別準確率。
聲明:
“視覺注意力網絡及工件表面缺陷檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)