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题名基于双边实时语义分割的金属缺陷检测
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作者
张伟娜
李卫东
李晓娟
赵子琪
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机构
河北经贸大学信息技术学院
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出处
《河北省科学院学报》
CAS
2023年第6期1-8,共8页
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基金
河北省科技计划项目(21327401D,XZ202102YD0018C)
河北省高等学校科学研究计划项目(BJK2022041)。
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文摘
带钢表面缺陷的实时检测对现代工业提升产品质量、维护生产安全具有重要意义。然而,由于工件表面缺陷种类繁多、类内差异明显、类间相似度高,现有的缺陷检测方法难以兼顾准确度和推理速度。因此,在Bisenetv2基础上提出一种改进的双边实时缺陷分割网络模型。首先,改进原网络的上下文嵌入块以更好地对语义特征进行补充;其次,重新设计聚合层,采用双门控引导机制补充语义分支缺失的细节,避免使用不必要的卷积来选择聚合特征;最后,在检测阶段引入循环交叉自注意力模块,从远程依赖中捕获上下文信息以加强特征。模型在关注语义信息的同时采用浅层特征共享实现参数的大量减少。利用本文模型在NEU缺陷数据集上进行检测实验,与Bisenetv2相比,在参数量减少4%的情况下,MIou、MF指标数据均有所提升,兼顾了检测的准确性与实时性。
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关键词
实时语义分割
缺陷检测
Bisenetv2
自注意力机制
门控完全融合
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Keywords
Real time semantic segmentation
Defect detection
Bisenetv2
Self attention mechanism
Gated fully fusion
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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