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题名多线激光光条图像缺陷分割模型研究
被引量：5
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作者
郭晓轩
冯其波
冀振燕
郑发家
杨燕燕
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机构
北京交通大学物理科学与工程学院
北京交通大学软件学院
东莞市诺丽科技股份有限公司
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期172-179,共8页
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基金
国家自然科学基金重点项目(No.51935002)
国家自然科学基金面上项目(No.52175493)。
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文摘
受环境干扰以及反射光影响,室外采集的多线激光光条图像含有光斑和断裂缺陷.为了准确地分割图像缺陷,本文提出了一个轻量的UT(U-shape Target,U代表U型编解码网络结构,T代表靶形视野)分割模型,模型由3×3卷积和靶形卷积堆叠而成.靶形卷积是针对激光光条图像特点提出的多视野卷积模块,模块中四个卷积分支构成靶形卷积视野,能够提取激光光条图像几何结构特征、局部细节特征以及环绕纹理特征.实验表明,UT模型在多线激光光条图像上的缺陷分割精度高于主流分割模型,而且实现了分割精度和参数量的平衡.
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关键词
缺陷分割
激光图像
深度学习
轻量级分割模型
多视野卷积
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Keywords
defect segmentation
laser images
deep learning
light-weight segmentation model
multiple-receptive-field convolution
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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